MATLAB粒子群优化（PSO）工具箱 - 高效全局优化解决方案

资 源 简 介

本工具箱为MATLAB用户提供了完整的粒子群优化算法实现，支持单目标全局优化问题。包含可自定义的惯性权重与学习因子参数，适用于多维度连续变量优化场景，助力科研与工程计算。

详 情 说 明

MATLAB粒子群优化工具箱（PSO Toolbox for MATLAB）

项目介绍

本工具箱为MATLAB环境提供了完整的粒子群优化算法实现框架，专门用于求解单目标全局优化问题。该项目采用模块化设计，将PSO算法核心组件进行标准化封装，支持用户自定义多种算法参数和约束条件，同时提供丰富的可视化与分析功能，帮助用户深入理解优化过程并评估算法性能。

功能特性

• 标准化PSO核心算法：完整实现粒子群优化算法，支持惯性权重、学习因子等关键参数的自定义调节
• 多维度问题求解：支持高维连续变量优化问题的有效求解
• 实时可视化：提供优化过程动态展示，包括粒子运动轨迹动画和收敛曲线实时绘制
• 性能分析模块：内置算法性能评估工具，可分析收敛速度、最优解精度等关键指标
• 约束处理机制：支持边界约束和线性约束问题的处理
• 并行计算加速：提供多核并行计算选项，显著提升适应度函数评估效率

使用方法

基本调用方式

% 定义目标函数（单目标最小化问题） objective_function = @(x) sphere_function(x);

% 设置问题参数 dimension = 10; % 变量维度 bounds = [-10*ones(10,1), 10*ones(10,1)]; % 变量边界

% 配置算法参数 options.population_size = 50; % 种群规模 options.max_iterations = 100; % 最大迭代次数 options.inertia_weight = 0.9; % 惯性权重 options.learning_factors = [2.0, 2.0]; % 学习因子

% 执行优化 [best_solution, best_fitness, history] = main(objective_function, dimension, bounds, options);

高级功能调用

% 添加约束条件 options.constraints.A = [1, 1, 1]; % 线性不等式约束矩阵 options.constraints.b = 1; % 线性不等式约束向量

% 启用并行计算 options.parallel_enable = true;

% 运行优化并获取详细结果 [best_solution, best_fitness, convergence_curve, statistics, population_history] = main(...);

系统要求

• MATLAB版本：R2016a或更高版本
• 必需工具箱：优化工具箱（Optimization Toolbox）
• 可选工具箱：并行计算工具箱（Parallel Computing Toolbox，用于启用并行加速功能）
• 内存建议：至少4GB RAM（复杂问题建议8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了工具箱的核心优化流程，包括算法参数初始化、粒子群种群创建、迭代优化循环控制、约束条件处理机制、并行计算调度管理、结果数据记录与分析等功能模块。该文件整合了完整的PSO算法逻辑，提供从问题定义到结果输出的全流程解决方案，同时负责生成可视化图形和性能统计报告。