MATLAB实现的粒子群优化（PSO）算法多维函数优化系统

资 源 简 介

本项目提供完整的粒子群优化算法MATLAB实现，支持多维函数优化。用户可灵活配置粒子数量、迭代次数、惯性权重和学习因子等参数，便于算法性能测试与定制化应用。适用于科研、教学及工程优化场景。

详 情 说 明

基于粒子群优化算法的多维函数优化系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的粒子群优化（PSO）算法框架，专门用于求解多维连续函数的全局优化问题。系统采用群体智能优化技术，结合动态参数调整策略和实时数据可视化，为用户提供高效、直观的优化分析工具。通过灵活的参数配置和丰富的测试函数库，可广泛应用于科学研究、工程优化和算法教学等领域。

功能特性

• 参数可配置PSO算法：支持粒子数量、迭代次数、惯性权重、学习因子等关键参数的自定义设置
• 多维函数优化求解：可处理任意维度的连续函数优化问题，支持自定义边界约束
• 实时可视化显示：动态展示粒子群运动轨迹和收敛曲线，直观反映优化过程
• 内置测试函数库：包含Rosenbrock、Ackley、Rastrigin等多种经典测试函数
• 全面结果分析：提供详细的收敛分析和统计报告，支持结果导出

使用方法

基本设置

% 选择目标函数（内置测试函数或自定义函数） objective_func = @rastrigin;

% 配置优化参数 options.dim = 30; % 搜索空间维度 options.lb = -5.12*ones(1,30); % 下界约束 options.ub = 5.12*ones(1,30); % 上界约束 options.pop_size = 50; % 粒子数量 options.max_iter = 100; % 最大迭代次数

高级配置

% 设置PSO算法参数 options.w = 0.9; % 惯性权重初始值 options.wdamp = 0.99; % 惯性权重衰减系数 options.c1 = 2.0; % 个体学习因子 options.c2 = 2.0; % 社会学习因子

% 设置收敛条件 options.tol = 1e-6; % 精度阈值 options.max_time = 60; % 最大运行时间（秒）

执行优化

% 运行PSO优化算法 [best_solution, best_value, convergence_data] = run_pso_optimization(objective_func, options);

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必需工具箱：MATLAB基础安装（无需额外工具箱）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度功能，包括算法参数初始化、优化过程控制、可视化界面生成和结果分析报告输出。它整合了粒子群优化算法的完整流程，协调各模块间的数据传递，并负责最终优化结果的综合展示与导出工作。