MATLAB实现的粒子群优化算法多维函数寻优系统

资 源 简 介

该项目提供基于MATLAB的粒子群优化算法完整实现，适用于多维函数的全局优化。系统模拟群体智能行为，支持自定义目标函数、粒子数量和迭代次数参数配置，帮助用户快速求解复杂优化问题。

详 情 说 明

基于粒子群优化算法（PSO）的多维函数寻优系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的粒子群优化（PSO）算法系统，用于求解多维函数的全局最优解。系统模拟鸟群捕食的群体智能行为，通过初始化随机粒子群，在解空间中迭代搜索最优值。该系统适用于各类连续优化问题，支持高度自定义的参数配置，并提供可视化分析工具。

功能特性

• 完整PSO算法实现：包含粒子位置更新、速度更新等核心机制
• 自适应惯性权重：支持线性递减或自适应调整策略，平衡探索与开发能力
• 收敛精度控制：可设置收敛阈值，提前终止迭代以提高效率
• 灵活的参数配置：支持自定义目标函数、粒子数量、迭代次数等参数
• 丰富的可视化输出：动态展示粒子运动轨迹、收敛曲线等分析结果
• 边界约束处理：提供位置边界和速度限制的有效管理

使用方法

基本调用方式

% 定义目标函数（支持函数句柄或内置函数名） objective_func = @sphere; % 或 'rosenbrock'

% 设置搜索参数 dimension = 2; % 问题维度 particle_num = 30; % 粒子数量 max_iter = 100; % 最大迭代次数

% 执行优化 [best_position, best_fitness] = main(objective_func, dimension, particle_num, max_iter);

高级参数配置

% 完整参数设置 options.c1 = 2.0; % 个体学习因子 options.c2 = 2.0; % 社会学习因子 options.w = 0.9; % 惯性权重 options.v_max = 1.0; % 最大速度限制 options.bounds = [-10,10; -5,5]; % 位置边界约束

% 执行优化 results = main('rosenbrock', 2, 50, 200, options);

输出结果

算法返回包含以下信息的结构体：

• global_best: 全局最优解（向量）
• best_fitness: 最优适应度值
• convergence_curve: 收敛曲线数据
• computation_time: 算法运行时间
• convergence_status: 收敛状态报告

系统要求

• MATLAB版本: R2016b或更高版本
• 必备工具箱: 仅需基础MATLAB环境，无需额外工具箱
• 内存要求: 建议至少4GB RAM（随问题维度增加而提高）
• 显示要求: 支持图形显示用于可视化输出

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，包括参数初始化、粒子群创建、迭代优化循环、收敛判断等核心功能。具体负责协调粒子位置更新、适应度评估、最优解记录等关键操作，同时生成收敛曲线和运动轨迹等可视化结果，并最终输出优化性能统计报告。