基于MATLAB的标准粒子群优化算法工具箱

资 源 简 介

该MATLAB工具箱实现了标准粒子群优化算法（PSO），提供多维优化问题的自动化求解框架。支持自定义目标函数与算法参数，集成收敛分析与动态轨迹可视化功能，适用于科研与工程优化场景。

详 情 说 明

基于标准粒子群算法的优化求解器

项目介绍

本项目实现了一个标准粒子群算法（PSO）的完整求解框架。该工具能够针对给定的多维优化问题，通过模拟群体智能行为自动搜索最优解。算法包含惯性权重调整、个体/社会学习因子等标准PSO组件，确保了全局搜索与局部收敛的平衡，适用于各类连续优化问题的求解。

功能特性

• 完整PSO实现：包含标准粒子群算法的全部核心组件
• 灵活参数配置：支持自定义目标函数、粒子数量、迭代次数等参数
• 动态参数调整：惯性权重可配置，支持动态自适应调整策略
• 多维优化支持：可处理任意维度的优化问题，支持边界约束
• 可视化分析：提供收敛曲线绘制、实时粒子轨迹追踪功能
• 详细结果输出：记录最优解历史、统计计算时间、函数调用次数等关键指标

使用方法

基本调用

% 定义目标函数（支持向量化输入） objective_func = @(x) sum(x.^2);

% 设置搜索空间边界（2维问题） lower_bound = [-10, -10]; upper_bound = [10, 10];

% 调用PSO求解器 [best_solution, best_fitness, history] = main(objective_func, lower_bound, upper_bound);

高级配置

% 自定义算法参数 options.particle_num = 100; % 粒子数量 options.max_iter = 300; % 最大迭代次数 options.inertia_weight = 0.9; % 惯性权重 options.cognitive_factor = 2.0; % 个体认知系数 options.social_factor = 2.0; % 社会学习系数

% 带参数调用 [best_solution, best_fitness, history] = main(objective_func, lower_bound, upper_bound, options);

结果分析

% 显示最优解信息 disp('全局最优解：'); disp(best_solution); disp('最优适应度：'); disp(best_fitness);

% 绘制收敛曲线 plot(history(:,1)); hold on; plot(history(:,2)); legend('最优适应度', '平均适应度'); xlabel('迭代次数'); ylabel('适应度值');

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本
• 必要工具箱：无特殊要求，基础MATLAB环境即可运行

文件说明

主要的执行文件实现了完整的粒子群优化流程，包含粒子群初始化、迭代优化循环、适应度评估、速度与位置更新、边界约束处理等核心功能。该文件负责整合算法各模块，执行优化计算并输出最终结果，同时提供收敛过程的数据记录和可视化支持。