MATLAB实现Griewank测试函数优化算法性能评估平台

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，集成了Griewank测试函数，提供多维参数配置界面，支持PSO、GA等智能优化算法的性能对比测试，为算法研究提供标准化评估工具。

详 情 说 明

MATLAB环境下Griewank测试函数性能评估系统

项目介绍

本项目构建了一个完整的Griewank测试函数评估平台，专门用于测试和比较不同智能优化算法（如粒子群算法PSO、遗传算法GA等）的性能表现。系统集成了标准Griewank函数实现、多维参数配置接口、算法性能可视化分析以及基准测试结果对比等功能模块，为智能优化算法的研究提供全面的性能评估工具。

功能特性

• 标准函数实现：提供精确的Griewank测试函数数学模型，支持多维参数空间计算
• 灵活参数配置：支持种群大小、迭代次数、维度设置等算法参数的可定制化配置
• 多算法支持：集成PSO、GA等多种智能优化算法的测试接口
• 全面可视化：提供收敛曲线、多维空间分布、搜索路径等多种可视化分析工具
• 量化评估体系：包含最优解精度、收敛速度、稳定性等多项性能指标的计算与对比
• 基准测试框架：内置标准测试用例，支持不同算法在统一条件下的公平比较

使用方法

1. 参数配置：根据需要设置算法参数（种群大小、迭代次数等）、函数变量取值范围（默认[-600,600]）和测试维度
2. 算法选择：从支持的智能优化算法中选择需要测试的算法类型
3. 执行测试：运行系统开始性能评估测试
4. 结果分析：查看生成的收敛曲线、性能指标报告、空间分布图等分析结果
5. 对比研究：通过对比分析报表进行多算法性能比较

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存4GB以上，处理高维测试时建议8GB以上
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括用户参数配置界面的管理、算法测试流程的调度执行、结果数据的收集与分析，以及各类可视化图表的生成与展示功能。该文件整合了所有功能模块，为用户提供统一的操作入口和完整的测试体验。