MATLAB基础粒子群优化(PSO)算法通用实现框架

资 源 简 介

本项目提供一个标准粒子群优化算法的高效MATLAB实现，具备完整的粒子位置/速度更新机制和最优解追踪功能。通过可配置参数支持多元非线性优化问题，用户可自定义适应度函数，适用于各类复杂优化场景。

详 情 说 明

基于MATLAB的基础粒子群优化算法通用实现框架

项目介绍

本项目实现了一个标准的粒子群优化（PSO）算法框架，通过灵活的配置参数设计，能够适应不同的优化问题场景。该框架采用模块化设计，核心适应度函数支持用户自定义扩展，特别适合解决多元非线性优化问题。算法完整实现了粒子位置和速度更新机制、个体与群体最优解记录、动态收敛条件判断等核心功能，并提供迭代过程的可视化分析工具。

功能特性

• 标准PSO算法实现：完整遵循经典粒子群优化算法原理
• 灵活的参数配置：支持粒子数量、最大迭代次数、搜索空间边界、惯性权重、学习因子等关键参数自定义
• 用户自定义适应度函数接口：提供统一的函数接口规范，便于用户接入特定问题的优化目标函数
• 动态收敛监测：实时监控算法收敛状态，支持多种收敛条件设置
• 可视化分析：提供迭代过程收敛曲线绘制功能，可选粒子分布热力图展示
• 性能统计：自动记录算法运行时间，输出详细的优化过程统计信息

使用方法

基础配置步骤

1. 设置算法参数

``matlab % 定义粒子数量（建议20-100） particle_num = 50; % 设置最大迭代次数 max_iter = 200; % 配置搜索空间维度和边界 % 格式：[维度数 × 2]，每行表示该维度[min, max] search_space = [-10, 10; -5, 5; 0, 15]; % 3维示例 % 设定惯性权重和学习因子 inertia_weight = 0.8; cognitive_factor = 1.5; social_factor = 1.5;

1. 定义目标函数

`matlab % 创建自定义适应度函数（示例：Rastrigin函数） fitness_func = @(x) sum(x.^2 - 10*cos(2*pi*x) + 10);

1. 运行优化算法

``matlab % 调用主函数执行优化 [global_best, best_fitness, convergence_curve] = main(... particle_num, max_iter, search_space, ... inertia_weight, cognitive_factor, social_factor, fitness_func);

输出结果说明

• 全局最优解：优化得到的最佳解向量
• 最优适应度值：对应最优解的目标函数值
• 收敛曲线：迭代过程中最优适应度值的变化趋势图
• 运行时间统计：算法执行的时间消耗数据

系统要求

• MATLAB版本：R2016a或更高版本
• 必需工具箱：基础MATLAB环境（无需额外工具箱）
• 内存要求：根据问题维度调整，建议至少4GB可用内存
• 显示支持：为获得最佳可视化效果，建议支持图形界面

文件说明

主程序文件实现了粒子群优化算法的完整流程控制，包括算法参数的初始化验证、粒子群的创建与初始化、迭代优化循环的执行管理。该文件负责协调粒子位置和速度的更新计算，维护个体最优和群体最优解的记录与更新，监控收敛条件并判断终止时机。同时整合了结果输出模块，生成收敛曲线可视化图表和运行性能统计报告。