基于MATLAB的可配置粒子群优化算法框架实现

资 源 简 介

本项目实现了一个可配置的粒子群优化算法框架，用户只需修改目标函数即可适配不同优化问题。支持自定义粒子数量、迭代次数等参数，并提供收敛过程及搜索轨迹的可视化，适用于连续空间优化研究。

详 情 说 明

基于MATLAB的可配置粒子群优化算法实现

项目介绍

本项目实现了一个通用的粒子群优化（PSO）算法框架，针对连续空间单目标优化问题求解。算法核心采用标准的粒子群优化逻辑，具备高度可配置性，用户通过修改目标函数模块即可快速适配不同的优化问题。该实现支持参数自定义、收敛过程可视化以及优化结果分析，为科研和工程应用提供便捷的优化工具。

功能特性

• 模块化设计：目标函数独立配置，便于快速切换优化问题
• 参数可配置：支持自定义粒子数量、迭代次数、学习因子、惯性权重范围等算法参数
• 自适应策略：采用线性递减惯性权重机制，平衡全局探索与局部开发能力
• 可视化分析：实时显示收敛过程曲线与最优解搜索轨迹
• 热启动支持：可选择初始种群矩阵，提高优化效率
• 结果输出：提供全局最优解、收敛曲线、统计信息等多维度输出

使用方法

基本调用示例

% 定义目标函数（Rosenbrock函数示例） objective_func = @(x) sum(100*(x(:,2:end)-x(:,1:end-1).^2).^2 + (1-x(:,1:end-1)).^2, 2);

% 设置搜索空间边界（2维变量） lower_bound = [-5, -5]; upper_bound = [5, 5];

% 配置算法参数 options = struct(); options.pop_size = 50; % 种群规模 options.max_iter = 100; % 最大迭代次数 options.w_range = [0.9, 0.4]; % 惯性权重范围 options.c1 = 2; % 个体学习因子 options.c2 = 2; % 社会学习因子

% 执行优化 [global_best, fitness_curve] = PSO_MAIN(objective_func, lower_bound, upper_bound, options);

高级功能调用

% 启用可视化并保存动画 options.visualization = true; options.save_animation = true;

% 设置初始种群（热启动） options.initial_population = rand(50, 2) * 10 - 5;

% 运行优化并获取详细统计信息 [global_best, fitness_curve, stats] = PSO_MAIN(objective_func, lower_bound, upper_bound, options);

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：基础MATLAB环境（无需额外工具箱）
• 硬件建议：4GB以上内存，支持OpenGL的图形显卡（用于可视化功能）

文件说明

主程序文件封装了完整的粒子群优化算法流程，包含种群初始化、粒子速度和位置更新、适应度评估、最优解追踪等核心计算模块。同时集成了参数解析、收敛性判断、结果可视化及统计信息生成等功能，为用户提供一站式的优化问题求解方案。程序采用模块化结构设计，确保算法逻辑清晰且便于后续功能扩展。