MATLAB多目标粒子群优化（MOPSO）求解器

资 源 简 介

该项目提供了一个完整的MATLAB版多目标粒子群优化算法实现，能够有效求解多目标优化问题。该算法模拟粒子群的智能协作，在一次运行中即可生成分布均匀的Pareto最优解集，适用于工程优化和科学研究场景。

详 情 说 明

基于多目标粒子群优化算法（MOPSO）的MATLAB多目标优化求解器

项目介绍

本项目实现了一个完整的基于多目标粒子群优化算法（MOPSO）的MATLAB求解器。该算法通过模拟粒子群在搜索空间中的智能协作行为，有效处理具有多个冲突目标函数的优化问题。算法能够在单次运行中搜索到一组分布均匀的Pareto最优解集，为多目标决策提供全面解决方案。

功能特性

• 完整MOPSO框架：实现标准多目标粒子群优化算法的全部核心组件
• 灵活问题定义：支持用户自定义目标函数和约束条件
• 智能存档管理：采用自适应网格机制维护外部存档，保证解集的多样性和分布性
• 动态参数调整：提供惯性权重调整策略，平衡全局探索与局部开发能力
• 丰富可视化：实时展示Pareto前沿分布及算法收敛过程
• 性能评估：支持多种质量指标计算（GD、IGD、Spacing等）

使用方法

基本调用方式

% 定义目标函数（返回多目标值向量） objective_function = @(x) [f1(x), f2(x), ...];

% 设置决策变量边界（n×2矩阵） bounds = [lb1, ub1; lb2, ub2; ...];

% 运行MOPSO算法 [pareto_solutions, objective_values] = main(... objective_function, % 目标函数句柄 bounds, % 变量边界约束 'PopulationSize', 100, % 种群规模（可选） 'MaxIterations', 200, % 最大迭代次数（可选） 'InertiaWeight', 0.9 % 惯性权重（可选） );

参数配置选项

• 目标函数句柄：必须返回多目标值向量
• 决策变量边界：n×2矩阵，每行对应变量的上下限
• 种群规模：粒子数量，默认100
• 最大迭代次数：算法运行代数，默认200
• 惯性权重：可设置为固定值或线性递减策略

输出结果

• Pareto最优解集：决策变量矩阵，每行代表一个非支配解
• 多目标函数值：对应Pareto解的目标函数值矩阵
• 收敛过程动画：展示Pareto前沿演化动态
• 性能指标数据：可选的质量评估指标（GD、IGD、Spacing等）

系统要求

• MATLAB R2016a或更高版本
• 推荐配置：4GB以上内存，支持图形显示功能

文件说明

主程序文件实现了MOPSO算法的完整求解流程，包含种群初始化、粒子速度与位置更新、Pareto支配关系判断、外部存档维护与管理、自适应网格划分、收敛性判断以及结果可视化等核心功能模块。该文件作为算法的主要入口，协调各组件协同工作，完成从参数设置到最终结果输出的全过程管理。