基于模拟退火混合优化的智能粒子群算法MATLAB实现

资 源 简 介

本项目将模拟退火算法的温度控制与接受准则融入粒子群优化，通过退火因子动态调整粒子搜索策略。在优化过程中，系统前期维持全局探测能力，后期强化局部精细搜索，从而提升收敛效率与解的质量。

详 情 说 明

基于模拟退火混合优化的智能粒子群算法

项目介绍

本项目实现了一种融合模拟退火算法与粒子群优化的混合优化算法。通过将模拟退火的温度控制机制和概率接受准则引入粒子群优化算法，在PSO迭代过程中动态调控粒子搜索步长和新解接受概率。该算法能够在前期的搜索阶段保持较强的全局探索能力，在后期阶段增强局部精细化搜索，有效平衡算法的探索与利用能力，避免早熟收敛现象，显著提升复杂优化问题的求解精度和收敛效率。

功能特性

• 混合优化策略：结合PSO的群体智能搜索和SA的概率跳变机制
• 动态参数调整：基于退火温度自适应调整惯性权重和搜索步长
• 概率接受准则：采用Metropolis准则接受劣质解，增强逃离局部最优能力
• 高效收敛性能：兼顾全局探索和局部开发，提高收敛速度和精度
• 广泛适用性：支持多维连续变量优化，适用于复杂多峰函数和工程优化问题

使用方法

基本调用格式

% 定义目标函数（示例：Rastrigin函数） objective_func = @(x) sum(x.^2 - 10*cos(2*pi*x) + 10);

% 设置参数空间（2维变量，范围[-5.12, 5.12]） dim = 2; lb = [-5.12, -5.12]; % 下限 ub = [5.12, 5.12]; % 上限

% 算法参数配置 options.pop_size = 50; % 种群规模 options.max_iter = 1000; % 最大迭代次数 options.w = 0.9; % 惯性权重 options.c1 = 2.0; % 个体学习因子 options.c2 = 2.0; % 社会学习因子 options.T0 = 1000; % 初始温度 options.T_end = 1e-3; % 终止温度 options.cooling_rate = 0.95; % 降温系数

% 执行混合优化算法 [best_solution, best_fitness, convergence_curve, temperature_record, performance] = main(objective_func, dim, lb, ub, options);

输出结果说明

• best_solution: 全局最优解（参数向量）
• best_fitness: 最优适应度值（目标函数最小值）
• convergence_curve: 收敛曲线数据（各代最优适应度历史）
• temperature_record: 温度衰减过程记录
• performance: 算法性能指标（运行时间、迭代次数等）

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2016a或更高版本
• 内存需求：≥ 4GB RAM（取决于问题维度）
• 存储空间：≥ 100MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了混合优化算法的完整实现流程，包含粒子群初始化、适应度评估、速度位置更新、模拟退火温度控制、Metropolis准则判断、收敛条件检测等核心模块。该文件负责协调两种算法的交互机制，实现动态参数调整和优化过程监控，最终输出优化结果和性能分析数据。