MATLAB实现的基于Logistic混沌映射的多目标粒子群优化算法

资 源 简 介

该项目在MATLAB中实现了一种改进的多目标粒子群优化算法，通过Logistic混沌映射增强种群多样性与全局搜索能力，支持动态惯性权重调整与Pareto前沿优化，适用于复杂多目标决策问题。

详 情 说 明

基于Logistic混沌搜索的改进多目标粒子群优化算法

项目介绍

本项目实现了一种改进的多目标粒子群优化（MOPSO）算法，核心创新点在于引入了Logistic混沌映射序列来增强算法在复杂搜索空间中的全局探索能力。该算法旨在高效解决多目标优化问题，通过混沌初始化、动态参数调整以及Pareto最优前沿优化，自动寻找一组均衡的非支配解，并为决策者提供推荐方案。

功能特性

• 混沌增强初始化：利用Logistic混沌映射生成初始种群，使粒子在决策空间内分布更均匀，避免早熟收敛。
• 动态惯性权重：惯性权重随迭代过程非线性调整，平衡算法全局搜索与局部开发能力。
• 多目标Pareto优化：采用非支配排序和拥挤度计算来维护和更新外部档案，确保找到的解集具有良好的收敛性和分布性。
• 自动方案推荐：基于拥挤距离从最终Pareto前沿中自动选取最具代表性的解作为最优决策方案。
• 结果可视化：提供收敛曲线、Pareto前沿演化过程以及混沌序列分布的可视化图表，便于分析算法性能。

使用方法

1. 定义优化问题：在指定位置修改目标函数表达式（例如 f1(x) = x², f2(x) = (x-2)²）并设置决策变量的取值范围（例如 x ∈ [-10, 10]）。
2. 设置算法参数（可选）：可根据问题需要调整种群规模（默认50）、最大迭代次数（默认200）、Logistic映射的控制参数μ（默认3.99）等。
3. 运行主程序：执行主脚本以启动优化过程。
4. 获取结果：算法运行结束后，将在命令行窗口输出最优解集，并自动生成显示Pareto前沿、收敛曲线和混沌序列的图像。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2016a 或更高版本

文件说明

主程序文件整合了算法运行的全部核心流程，具体实现了以下功能：读取用户输入的问题定义与参数、调用Logistic混沌映射生成器完成种群初始化、执行包含速度与位置更新的粒子群优化迭代、进行非支配排序与拥挤度计算以筛选Pareto最优解集、根据拥挤距离自动推荐最佳折衷方案，并最终驱动各类结果的可视化输出。