MATLAB实现的通用粒子群优化（PSO）算法工具箱

资 源 简 介

本项目提供了一个基于MATLAB的通用粒子群优化算法实现，用于解决连续变量优化问题。通过模拟群体智能行为，支持自定义参数如种群规模和迭代次数，帮助用户高效寻找全局最优解。

详 情 说 明

基于粒子群优化（PSO）的通用寻优算法设计与实现

项目介绍

本项目实现了一个通用型粒子群优化算法，用于求解连续变量的单目标优化问题。算法模拟群体智能行为（如鸟类觅食），通过在指定搜索空间中迭代更新粒子位置与速度，逐步逼近全局最优解。具备参数自定义、收敛性可视化和结果分析等功能，可广泛应用于工程优化、机器学习参数调优等多种场景。

功能特性

• 通用性强：支持任意维度的连续变量优化问题
• 参数可配置：支持种群规模、最大迭代次数、惯性权重、学习因子等算法参数自定义
• 自适应调整：采用动态惯性权重调整策略，平衡全局探索与局部开发能力
• 可视化分析：提供收敛曲线图展示优化过程，便于分析算法性能
• 完整输出：返回全局最优解、最优适应度值及详细的算法统计信息

使用方法

基本调用

% 定义目标函数（示例：Rosenbrock函数） objective_func = @(x) (1-x(1))^2 + 100*(x(2)-x(1)^2)^2;

% 设置问题参数 dim = 2; % 变量维度 bounds = [-5, 5; -5, 5]; % 搜索空间边界

% 调用PSO算法 [best_solution, best_fitness, convergence_curve, stats] = main(objective_func, dim, bounds);

高级配置

% 自定义算法参数 options.pop_size = 50; % 种群规模 options.max_iter = 100; % 最大迭代次数 options.w = 0.8; % 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.w_damp = 0.99; % 惯性权重衰减系数

% 使用自定义参数运行 [best_solution, best_fitness, convergence_curve, stats] = main(objective_func, dim, bounds, options);

输出结果说明

• best_solution：找到的全局最优解（1×n向量）
• best_fitness：对应的最优适应度值（标量）
• convergence_curve：迭代过程中的最优适应度变化曲线
• stats：算法统计信息（运行时间、迭代次数、收敛状态等）

系统要求

• MATLAB R2016a 或更高版本
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS
• 所需工具箱：基本MATLAB环境（无需额外工具箱）

文件说明

主入口文件实现了粒子群优化算法的完整流程，包括种群初始化、粒子位置与速度更新、适应度评估、最优解追踪、收敛性判断等核心功能。该文件整合了参数处理、算法迭代优化、结果可视化和性能统计等模块，提供统一的调用接口，确保算法的高效执行和结果的完整输出。