MATLAB粒子群优化（PSO）算法教学实现与示例代码

资 源 简 介

本项目提供了一个基于MATLAB的粒子群优化（PSO）基础实现，专为教学和初学者设计。代码注释详细，支持自定义目标函数、种群参数与迭代设置，帮助用户直观理解PSO算法的核心流程与优化机制。

详 情 说 明

基于MATLAB的粒子群优化（PSO）算法基础实现与教学示例

项目介绍

本项目提供了一个基于MATLAB的基础粒子群优化（PSO）算法实现，专门设计用于教学演示和初学者学习。代码结构清晰，每行代码均附有详细注释，深入解析PSO算法的核心机制，包括粒子位置更新、速度更新、个体与群体最优解追踪等关键环节。通过本示例，用户可以直观理解PSO算法在连续函数优化问题中的应用。

功能特性

• 基础PSO算法实现：完整实现了标准粒子群优化算法的位置与速度更新机制。
• 灵活的参数配置：支持用户自定义目标函数、种群规模、最大迭代次数、搜索空间边界及算法参数（惯性权重、学习因子）。
• 动态适应度评估：在迭代过程中实时计算并比较每个粒子的适应度值。
• 可视化分析：

- 实时显示粒子在搜索空间中的分布与运动轨迹（适用于2维问题）。 - 绘制优化过程中的收敛曲线，展示全局最优适应度值随迭代次数的变化趋势。

• 结果输出：提供全局最优解（位置与适应度值）、每次迭代的最优适应度记录以及算法运行时间统计。

使用方法

1. 设置优化问题：定义目标函数（例如 f = @(x) x(1)^2 + x(2)^2;）并确定搜索空间的上下界。
2. 配置算法参数：指定粒子群规模（如50）、最大迭代次数（如100），可选择设置惯性权重、学习因子等参数或使用默认值。
3. 运行算法：调用主函数启动优化过程。算法将自动进行迭代计算并动态更新可视化窗口。
4. 分析结果：查看输出的最优解、收敛曲线及运行时间，观察粒子运动轨迹以理解算法搜索行为。

系统要求

• 软件平台：需要安装MATLAB（推荐R2016a或更高版本）。
• 必要工具箱：仅依赖MATLAB基础功能，无需额外工具箱。

文件说明

主程序文件集成了粒子群优化算法的核心流程，具体包括：初始化粒子群的位置与速度；在每次迭代中计算各粒子的适应度值；更新个体最优位置和群体全局最优位置；根据PSO公式动态调整粒子的速度和位置；实时绘制粒子分布图与收敛曲线以展示优化进程；最终输出寻得的最优解及算法性能统计信息。