基于自适应粒子群算法的MATLAB优化求解工具

资 源 简 介

本项目实现自适应粒子群优化算法，自动调整参数以提升收敛效率。支持自定义目标函数，提供可视化迭代过程与参数敏感性分析。代码模块化、注释详尽，适合MATLAB初学者学习与实践。

详 情 说 明

基于自适应粒子群算法的优化问题求解工具（初学者友好版）

项目介绍

本项目实现了一个自适应粒子群优化（PSO）算法，通过动态调整惯性权重和学习因子来提升收敛性能。该工具专为MATLAB初学者设计，采用模块化架构，代码注释详尽，旨在帮助用户理解群体智能算法的基本原理和实际应用。项目支持自定义目标函数，提供迭代过程可视化，并集成参数敏感性分析功能，便于深入探索算法特性。

功能特性

• 自适应参数调整：根据迭代状态动态优化算法参数，平衡全局探索与局部开发能力
• 用户友好接口：支持自定义目标函数、搜索空间和算法参数，操作简便直观
• 可视化分析：实时绘制收敛曲线，直观展示算法性能与寻优过程
• 敏感性分析模块：评估关键参数对算法性能的影响，指导参数调优
• 详细输出记录：提供最优解、适应度、参数演化及运行时间等完整结果

使用方法

基本调用

[最优解, 最优适应度] = main(@目标函数, 搜索空间边界, 种群大小, 最大迭代次数);

完整调用（包含可选参数）

[最优解, 最优适应度, 收敛曲线, 参数记录, 运行时间] = ... main(@目标函数, 搜索空间边界, 种群大小, 最大迭代次数, 自适应系数);

参数说明

1. 目标函数：函数句柄，定义待优化的最小化问题（如 @sphere）
2. 搜索空间边界：n×2矩阵，指定每个维度的上下界（如 [-10, 10; -5, 5]）
3. 种群规模：整数，设置粒子数量（默认50）
4. 最大迭代次数：整数，控制算法运行上限（默认100）
5. 自适应系数：双精度数组，可选参数，调节惯性权重衰减率等

示例

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

% 设置搜索空间（2维问题） bounds = [-5.12, 5.12; -5.12, 5.12];

% 运行优化 [solution, fitness] = main(fun, bounds, 50, 100);

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2016a或更高版本
• 必备工具箱：无特殊依赖（仅需基础MATLAB环境）

文件说明

主程序文件整合了算法初始化、粒子群优化循环、参数自适应调整、收敛性分析和结果可视化等核心模块。具体包括：设置算法默认参数，验证输入参数有效性，初始化粒子位置与速度，执行迭代寻优过程，动态更新粒子状态与群体最优解，记录参数演化数据，生成收敛曲线图及统计运行时间。