MATLAB实现基本粒子群优化算法（PSO）

资 源 简 介

本项目使用MATLAB开发了基本的粒子群优化算法，支持自定义目标函数并实时可视化优化过程，包括粒子轨迹、收敛曲线和最优解变化，便于理解和调试优化算法。

详 情 说 明

基于MATLAB的基本粒子群优化算法实现

项目介绍

本项目通过MATLAB编程实现了基本的粒子群优化算法（PSO），用于求解优化问题。该算法模拟了鸟群觅食行为中的群体智能，通过粒子在解空间中的移动和协作来寻找最优解。项目提供了完整的算法实现框架，用户可自定义目标函数并直观观察算法的优化过程，包括粒子动态轨迹显示、收敛曲线和最优解变化趋势分析。

功能特性

• 基础粒子群算法实现：支持标准粒子群优化算法的完整流程
• 高度可配置参数：允许用户自定义粒子群规模、迭代次数、搜索空间维度、惯性权重系数和学习因子
• 可视化分析功能：提供动态粒子轨迹显示、收敛过程曲线和最优解变化趋势图
• 灵活的目标函数接口：支持通过函数句柄传入任意目标函数进行优化
• 详细结果输出：输出最优解向量、最优适应度值和完整的收敛过程数据

使用方法

1. 设置算法参数：包括粒子数量、迭代次数、搜索空间维度等
2. 定义目标函数：通过函数句柄传入需要优化的目标函数
3. 运行算法：执行主程序开始优化过程
4. 查看结果：分析输出的最优解和收敛数据，观察可视化图表

系统要求

• MATLAB R2016a 或更高版本
• 支持MATLAB图形显示功能

文件说明

主程序文件实现了粒子群优化算法的核心逻辑，包括粒子群初始化、速度和位置更新、个体和群体最优解追踪、收敛条件判断以及结果可视化功能。它负责整个优化过程的控制流程，协调各模块工作，完成从参数设置到结果输出的完整优化任务。