MATLAB智能优化工具箱：北京大学PSO算法实现与性能验证

资 源 简 介

北京大学开发的MATLAB粒子群优化（PSO）工具箱，提供全局/局部版本PSO算法实现，集成15个标准测试函数（如Sphere、Rastrigin等），支持算法参数调优与性能分析，适合优化算法教学与研究。

详 情 说 明

北大智能研究PSO优化工具箱 (PKU Intelligent PSO Optimization Toolkit)

项目介绍

北大智能研究PSO优化工具箱是一个基于MATLAB面向对象编程开发的粒子群优化算法工具箱。本项目完整实现了经典的粒子群优化算法及其变体，提供丰富的测试函数库和可视化功能，旨在为科研人员和学生提供一个功能全面、易于使用的智能优化算法研究平台。工具箱包含详细的教学文档和代码注释，特别适合群体智能优化算法的学习、教学和二次开发。

功能特性

• 算法实现：完整实现全局版本和局部版本粒子群优化算法，支持多种策略选择
• 测试函数库：内置15个标准测试函数（Sphere、Rosenbrock、Rastrigin等），涵盖单峰、多峰、可分离和非可分离等多种问题类型
• 参数配置：提供灵活的算法参数配置界面，支持种群规模、迭代次数、惯性权重、学习因子等关键参数的自定义调整
• 可视化分析：实时展示粒子群收敛过程、最优解搜索轨迹、搜索空间分布等动态效果
• 性能评估：提供多种统计指标输出，包括多次运行的均值、方差、成功率等综合分析数据

使用方法

基本配置

1. 设置算法参数：包括种群规模（建议20-100）、最大迭代次数（100-5000）、惯性权重（0.4-0.9）等
2. 选择优化问题：可从15个预设测试函数中选择或自定义目标函数，配置问题维度和搜索空间边界
3. 指定优化目标：支持最小化或最大化优化目标的设置

运行优化

通过主程序启动优化过程，算法将自动执行并输出：

• 最优解向量和对应的最优适应度值
• 完整的收敛曲线数据和历史最优解记录
• 粒子群的动态分布和运动轨迹信息

结果分析

工具箱提供多种分析工具：

• 收敛曲线图展示算法收敛特性
• 粒子运动轨迹动画直观呈现搜索过程
• 搜索空间热力图显示函数景观和粒子分布
• 统计报表输出算法性能的定量评估

系统要求

• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必需工具箱：优化工具箱、统计和机器学习工具箱
• 内存建议：至少4GB RAM（对于高维问题建议8GB以上）
• 显示要求：支持图形显示，推荐分辨率1920×1080或更高

文件说明

主程序文件整合了工具箱的核心功能模块，负责算法执行的总体调度与控制。其主要实现了算法参数配置界面的生成与参数验证、优化问题的初始化设置、粒子群优化算法的完整执行流程、实时可视化监控的生成与更新，以及优化结果数据的综合输出与性能分析报告的自动生成。该文件作为用户与工具箱交互的主要入口，提供了从问题配置到结果分析的一体化解决方案。