基于粒子群优化的多维函数优化MATLAB系统

资 源 简 介

本项目提供完整的粒子群优化(PSO)算法实现，支持多维函数优化与参数自定义配置。集成初始化、更新及适应度评估模块，可对比遗传算法性能，并实时可视化优化过程与结果分析。

详 情 说 明

基于粒子群优化算法的多维函数优化与性能分析系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的粒子群优化（PSO）算法框架，专门用于解决多维函数的优化问题。系统包含粒子初始化、速度更新、位置更新、适应度评估等核心计算模块，支持对标准测试函数（如Rosenbrock、Rastrigin等）或用户自定义函数进行优化求解。通过参数配置界面，用户可灵活调整算法参数与搜索约束。系统还集成了可视化分析工具，用于展示优化过程与性能指标，并提供了与遗传算法的对比实验模块，从收敛速度和参数敏感性等维度验证PSO算法的优势。

功能特性

• 完整的PSO算法实现：包含种群初始化、粒子速度与位置更新、适应度值计算等核心步骤。
• 多维函数优化支持：可处理任意维度的优化问题，支持变量取值范围约束。
• 灵活的参数配置：允许用户自定义种群规模、迭代次数、惯性权重、学习因子等算法参数。
• 可视化分析：提供收敛曲线图绘制（适应度值随迭代变化）、二维粒子运动轨迹动态展示等功能。
• 性能统计与对比：输出最优解及适应度值，统计运行时间与收敛迭代次数，并生成与遗传算法的对比分析报告。

使用方法

1. 设置优化目标：选择内建测试函数或输入自定义函数表达式。
2. 配置算法参数：指定粒子群规模、最大迭代次数、惯性权重、学习因子等参数。
3. 定义搜索空间：设置变量维度及各维度的取值范围。
4. 运行优化求解：执行算法，系统将自动进行迭代计算并记录优化过程。
5. 查看结果与分析：获取最优解向量与适应度值，观察收敛曲线与粒子轨迹（二维），查看性能统计及对比报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具箱：无特殊要求，基础MATLAB环境即可运行

文件说明

主程序文件整合了粒子群优化算法的核心流程控制与功能调度。其主要能力包括：解析用户输入的算法参数与函数配置，初始化粒子群种群结构，执行迭代优化循环（涵盖速度更新、位置越界处理与适应度评估），记录并输出每次迭代的最优解与种群状态，调用绘图模块生成收敛曲线与粒子运动动画，最后完成算法性能统计及与遗传算法的对比分析。