基于MATLAB的PSO-GSA混合优化算法实现

资 源 简 介

本项目提供一种融合粒子群优化（PSO）与引力搜索算法（GSA）的MATLAB混合优化系统。通过结合社会学习与引力场搜索机制，有效提升全局最优解搜索效率，支持动态参数调整与多维连续空间优化。

详 情 说 明

基于人群混合算法的PSO-GSA组合优化系统

项目介绍

本项目设计并实现了一种融合粒子群优化（PSO）与引力搜索算法（GSA）的混合优化算法。通过整合PSO算法的社会学习机制和GSA算法的引力场搜索策略，系统能够在连续解空间中高效寻找全局最优解。该混合算法兼具PSO的快速收敛性和GSA的强大全局探索能力，适用于解决复杂的非线性优化问题，如工程设计、机器学习参数调优等领域。

功能特性

• 动态混合机制：根据搜索进程自适应调整PSO和GSA的贡献权重
• 智能更新策略：整合PSO的速度-位置更新与GSA的万有引力模型
• 自适应参数调整：引力常数和惯性权重随迭代次数动态优化
• 多维度适应度评估：支持多种目标函数的优化求解
• 可视化分析：提供收敛曲线和种群分布动态展示
• 鲁棒性强：在复杂搜索空间中保持良好的全局搜索性能

使用方法

基本调用方式

% 定义目标函数（示例：Rastrigin函数） 目标函数 = @(x) sum(x.^2 - 10*cos(2*pi*x) + 10);

% 设置搜索空间边界（二维问题示例） 搜索边界 = [-5.12, 5.12; -5.12, 5.12];

% 调用混合优化算法 [最优解, 最优值, 收敛历史] = main(目标函数, 搜索边界);

高级参数设置

% 自定义算法参数 参数设置.种群规模 = 100; % 粒子数量 参数设置.最大迭代次数 = 500; % 迭代上限 参数设置.惯性权重 = 0.8; % PSO惯性系数 参数设置.引力常数初始值 = 100; % GSA引力参数

% 带参数调用 [最优解, 最优值, 收敛历史] = main(目标函数, 搜索边界, 参数设置);

结果可视化

% 绘制收敛曲线 figure; plot(收敛历史); xlabel('迭代次数'); ylabel('最优适应度值'); title('算法收敛过程');

% 显示优化结果 disp('全局最优解：'); disp(最优解); disp(['最优适应度值：', num2str(最优值)]);

系统要求

• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必需工具箱：基础MATLAB环境（无需额外工具箱）
• 内存建议：至少4GB RAM（针对高维优化问题）
• 操作系统：Windows/Linux/macOS均可运行

文件说明

本项目的核心执行文件实现了完整的混合优化流程，具体包含以下功能：算法参数初始化、种群位置速度初始化、适应度值计算、PSO和GSA混合更新机制、引力常数自适应调整、收敛条件判断以及结果输出与可视化。该文件通过协调两种算法的优势，实现了高效的问题求解能力。