基于MATLAB的粒子群优化算法工具箱

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了可配置的粒子群优化算法，支持多维连续函数全局最小值求解。用户可调整种群规模、惯性权重等参数，并实时可视化收敛过程，适用于科研与工程优化场景。

详 情 说 明

基于粒子群算法的多维函数优化系统

项目介绍

本项目实现了一个可自定义的粒子群优化（PSO）算法框架，专门用于求解多维连续函数的全局最小值问题。系统提供了灵活的算法参数配置接口，支持用户自定义目标函数和搜索空间，并通过可视化工具直观展示算法的收敛过程与粒子动态。适用于科研分析、算法教学及工程优化场景。

功能特性

• 自定义优化目标：支持用户传入任意维度连续函数句柄进行优化，内置Rastrigin等标准测试函数。
• 参数灵活配置：可调整种群规模、迭代次数、惯性权重、学习因子等关键参数以优化算法性能。
• 自适应参数调整：支持惯性权重的线性递减等自适应策略，提升收敛效率。
• 全过程可视化：实时绘制每次迭代的全局最优值变化曲线，并生成粒子运动轨迹动画。
• 结果分析输出：提供最优解向量、函数值、运行时间、收敛迭代次数等统计信息，支持结果数据导出。

使用方法

1. 定义目标函数：在MATLAB中创建目标函数（例如f = @(x) sum(x.^2)）。
2. 设置搜索空间：指定每个维度的上下界（如bounds = [-5.12, 5.12]）。
3. 配置算法参数：可设置种群规模（默认50）、最大迭代次数（默认100）、惯性权重（默认0.8）、学习因子c1/c2（默认1.5）等。
4. 执行优化：调用主函数，传入上述参数即可运行算法。
5. 查看结果：获取最优解与函数值，查看收敛曲线与动态轨迹图，导出历史最优值数据表格。

系统要求

• 运行环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具箱：无特定工具箱依赖，基础MATLAB环境即可运行

文件说明

主程序文件整合了算法初始化、粒子群迭代优化、收敛性判断、结果可视化及数据导出的完整流程。具体包括参数解析与验证、粒子位置与速度的初始化、个体与全局最优解的更新机制、自适应惯性权重的计算、实时收敛曲线的绘制、动态轨迹动画的生成，以及最终优化结果与统计信息的输出功能。