MATLAB实现自适应混沌优化粒子群算法（ACO-PSO）

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发了一种改进的粒子群优化算法，通过混沌映射初始化粒子位置并嵌入扰动机制，有效提升全局搜索能力与收敛精度，适用于复杂优化问题的求解。

详 情 说 明

自适应混沌优化粒子群算法（ACO-PSO）求解全局最优解

项目介绍

本项目实现一种改进的混沌粒子群优化算法，通过结合混沌映射的随机性与粒子群算法的群体智能，显著提高全局搜索能力与收敛精度。算法采用混沌序列初始化粒子位置以避免早熟收敛，在迭代过程中嵌入混沌扰动机制增强跳出局部最优的能力，并设计自适应惯性权重策略平衡探索与开发过程。适用于多峰函数优化、工程参数调优等需要高效全局优化算法的科研与工程场景。

功能特性

• 混沌映射初始化：采用Logistic混沌序列生成粒子初始位置，确保种群多样性
• 自适应惯性权重：基于迭代次数的非线性权重衰减策略，动态平衡全局探索与局部开发
• 混沌扰动机制：在检测到局部最优停滞时注入混沌变量，重新激活搜索过程
• 多维度优化：支持任意维度的连续优化问题，可自定义搜索空间边界
• 可视化输出：提供收敛曲线图和粒子轨迹动画，直观展示算法搜索过程
• 性能统计：输出收敛迭代次数、计算耗时等关键性能指标

使用方法

基本调用方式

% 定义目标函数（以Ackley函数为例） objFunc = @(x) -20*exp(-0.2*sqrt(mean(x.^2))) - exp(mean(cos(2*pi*x))) + 20 + exp(1);

% 设置算法参数 options.nParticles = 50; % 粒子群规模 options.dim = 2; % 搜索空间维度 options.lb = [-5, -5]; % 各维度下界 options.ub = [5, 5]; % 各维度上界 options.maxIter = 500; % 最大迭代次数 options.mu = 3.99; % Logistic映射参数

% 运行ACO-PSO算法 [globalBest, bestFitness, convergenceCurve] = main(objFunc, options);

输出结果

• 全局最优解：在搜索空间中找到的最优位置坐标
• 最优适应度值：目标函数在最优位置处的取值
• 收敛曲线图：展示每次迭代的最优适应度变化趋势
• 算法统计信息：包括收敛时的迭代次数、总计算时间等

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

主程序文件实现了算法的完整流程控制，包含粒子群初始化、混沌序列生成、适应度评估、速度与位置更新、混沌扰动判断与执行、自适应权重调整等核心模块。该文件协调各功能模块的执行顺序，控制算法迭代过程，并在达到终止条件后输出优化结果与性能统计数据。