MATLAB实现的粒子群算法基准与改进版本对比分析系统

资 源 简 介

本项目提供标准粒子群算法（PSO）框架及三种经典改进版本（GPSO、ARPSO等），集成粒子初始化、速度/位置更新与适应度评估功能，便于算法性能对比与研究分析。

详 情 说 明

基于粒子群算法的基准及改进版本对比分析系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的粒子群优化（PSO）算法分析系统，包含标准版本和三种经典改进算法的实现。系统通过统一的测试框架，能够对各种PSO变体在标准测试函数上的性能进行系统性对比分析，为算法研究和应用提供可靠的评估工具。

功能特性

• 多算法集成：实现了标准PSO及其三种经典改进版本（GPSO、ARPSO、HPSO）
• 丰富的测试函数库：内置Sphere、Rosenbrock、Rastrigin等多种标准测试函数
• 全面的性能分析：支持收敛曲线绘制、最优解对比、运行时间统计等分析功能
• 灵活的参数配置：可自定义种群规模、迭代次数、惯性权重等关键参数
• 可视化结果输出：自动生成直观的性能对比图表和分析报告

使用方法

基本配置

设置算法参数、选择测试函数、指定搜索空间维度和变量边界： options.pop_size = 50; % 种群规模 options.max_iter = 1000; % 最大迭代次数 options.w_range = [0.4, 0.9]; % 惯性权重范围 options.c1 = 2; % 个体学习因子 options.c2 = 2; % 社会学习因子

运行算法

通过算法类型标识选择运行特定版本的PSO算法： % 运行标准PSO算法 result = main('PSO', @sphere_func, dim, bounds, options);

% 运行GPSO算法 result = main('GPSO', @rosenbrock_func, dim, bounds, options);

结果获取

算法返回包含最优解、最优适应度、收敛历史和运行时间等信息的完整结果结构体。

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少100MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括算法参数的统一管理、不同类型PSO算法的调度执行、测试函数的调用与评估、迭代过程的收敛记录以及可视化分析结果的生成与输出。该文件作为整个系统的入口点，协调各个功能模块的协作运行，确保分析流程的完整性和结果的一致性。