MATLAB通用优化粒子群算法工具箱 - 多种PSO变体与可视化分析

资 源 简 介

本工具箱提供完整的MATLAB粒子群优化算法实现，支持标准PSO、自适应权重等多种变体，集成可视化优化过程与收敛曲线分析功能，助力高效优化问题求解。

详 情 说 明

通用优化粒子群算法工具箱（GO-PST）

项目介绍

通用优化粒子群算法工具箱（GO-PST）是一个功能完整的MATLAB粒子群优化算法实现框架。该工具箱集成了多种粒子群算法变体，提供直观的可视化分析界面和灵活的配置选项，旨在为科研人员和工程师提供一个高效、易用的优化问题求解平台。

功能特性

• 算法多样性：支持标准PSO、自适应权重PSO、带收缩因子的PSO等多种算法变体
• 问题类型广泛：兼容连续/离散优化问题，支持单目标/多目标优化场景
• 智能参数调整：内置自适应参数调整技术，可动态优化算法性能
• 高性能计算：采用并行计算加速技术，显著提升大规模优化问题求解效率
• 可视化分析：提供优化过程实时动画、收敛曲线绘制、结果对比分析等功能
• 结果导出：支持优化结果、收敛数据、过程动画等多种格式的导出功能

使用方法

基本配置流程

1. 定义目标函数：提供适应度函数句柄（支持单目标/多目标函数）
2. 设置问题参数：指定优化维度、变量边界约束矩阵
3. 配置算法参数：设置种群规模、迭代次数、惯性权重等参数
4. 执行优化计算：调用主优化函数进行求解
5. 分析结果：查看最优解、收敛曲线，导出优化结果

高级功能

• 可提供初始种群位置与速度矩阵进行热启动
• 多目标优化时可指定参考点或权重向量
• 支持算法性能对比测试模块
• 可生成优化过程日志文件和动画记录

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 推荐配置：8GB以上内存，支持并行计算工具箱
• 可选依赖：图像处理工具箱（用于生成GIF动画）

文件说明

主程序文件实现了工具箱的核心调度功能，包括算法参数解析、优化过程控制、结果可视化展示和性能分析报告生成。该文件整合了多种粒子群变体算法的统一调用接口，负责协调目标函数评估、种群状态更新和收敛判断等关键流程，同时提供并行计算加速和自适应参数调整等高级特性的管理能力。