基于PSO增强的自适应混合遗传算法的MATLAB优化工具

资 源 简 介

本项目开发了一种结合粒子群优化与遗传算法的混合优化算法，通过PSO改进种群初始化策略，有效提升收敛速度和全局搜索性能，适用于复杂优化问题的MATLAB求解。

详 情 说 明

基于粒子群优化的自适应混合遗传算法

项目介绍

本项目针对传统遗传算法（GA）在收敛速度与全局搜索能力上的不足，提出一种融合粒子群算法（PSO）动态搜索机制的自适应混合遗传算法。算法通过PSO优化GA的种群初始化过程，在遗传操作中引入PSO的速度-位置更新策略，建立双种群协作机制，并设计了收敛性检测模块，有效提升了算法的全局优化能力。

功能特性

• 智能种群初始化：利用PSO的历史最优信息引导生成高质量初始种群
• 自适应参数调整：基于算法搜索状态动态调整交叉与变异概率
• 双种群协作机制：GA种群与PSO种群并行搜索并定期信息交换
• 收敛性自动检测：智能识别局部最优状态并触发PSO辅助搜索
• 多维度性能分析：提供收敛曲线、种群分布、参数调整记录等详细过程数据

使用方法

输入参数：

1. 目标函数：需优化的单目标或多目标函数句柄
2. 决策变量：变量维度、各变量取值范围约束
3. 算法参数：种群规模（默认100）、最大迭代次数（默认500）
4. 混合策略参数：GA-PSO信息交换频率、自适应调整阈值

输出结果：

• 优化结果：最优解向量、最优适应度值、收敛曲线
• 过程数据：每代种群分布状态、参数自适应调整记录
• 性能分析：收敛速度对比图、成功逃离局部最优次数统计
• 算法验证：与标准GA/PSO的基准函数测试对比报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 优化工具箱（用于基准算法对比）
• 至少4GB内存（建议8GB以上用于高维问题）

文件说明

项目主程序实现了完整的混合算法流程控制，包括参数初始化、双种群协作优化循环、收敛性监控与动态策略切换。具体涵盖种群初始化阶段的PSO优化处理、基于适应度变化的交叉变异参数自适应调节、双种群信息交换机制的执行逻辑，以及检测到收敛停滞时PSO辅助搜索的触发条件判断。