MATLAB基于猫群优化算法的多目标优化求解器

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现猫群优化算法（CSO），模拟猫群的搜寻与跟踪行为，支持用户自定义目标函数与约束条件，高效求解复杂多目标优化问题。

详 情 说 明

基于猫群优化算法的多目标优化求解器

项目介绍

本项目是一个基于猫群优化算法（Cat Swarm Optimization, CSO）的智能优化求解器。算法通过模拟猫群在觅食过程中的搜寻模式与跟踪模式两种行为，实现对复杂单目标及多目标优化问题的高效求解。系统具备动态模式切换机制和自适应参数调整策略，能够根据问题特性自动平衡探索与开发能力，适用于工程设计、数据拟合、机器学习参数调优等多种需要优化求解的场景。

功能特性

• 多模式优化支持：支持单目标优化与多目标加权优化
• 自适应行为调整：自动调整猫群的搜寻与跟踪比例，平衡全局探索与局部开发
• 约束处理能力：支持变量边界约束，用户可定义优化变量的上下限
• 灵活的参数配置：可自定义猫群规模、迭代次数、模式切换比率等算法参数
• 全面的结果输出：提供最优解、最优适应度值、收敛曲线及详细的搜索过程记录
• 用户友好接口：简洁的输入参数定义，便于快速集成到各类应用场景

使用方法

基本调用方式

% 定义目标函数（示例为Rosenbrock函数） objective_func = @(x) (1-x(1))^2 + 100*(x(2)-x(1)^2)^2;

% 设置变量约束（下限和上限） lb = [-5, -5]; % 变量下限 ub = [5, 5]; % 变量上限

% 调用优化求解器 [best_solution, best_fitness, convergence_curve, cat_records] = main(objective_func, lb, ub);

多目标优化示例

% 定义多目标函数 multi_obj_func = @(x) [x(1)^2 + x(2)^2, (x(1)-1)^2 + (x(2)-1)^2];

% 设置目标权重 weights = [0.7, 0.3]; % 各目标的重要性权重

% 调用多目标优化 [best_solution, best_fitness, convergence_curve, cat_records] = main(multi_obj_func, lb, ub, 'weights', weights);

自定义算法参数

% 设置算法参数 options = struct(); options.cat_count = 50; % 猫群规模 options.max_iter = 1000; % 最大迭代次数 options.mode_ratio = 0.3; % 跟踪模式比例 options.acceleration = 1.5; % 加速度权重

% 使用自定义参数进行优化 [best_solution, best_fitness, convergence_curve, cat_records] = main(objective_func, lb, ub, options);

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 内存要求：至少 4GB RAM（根据问题复杂度可调整）
• 磁盘空间：至少 100MB 可用空间

文件说明

main.m 文件作为项目的核心入口，实现了猫群优化算法的完整求解流程，主要包括算法参数初始化、猫群种群生成、适应度评估、猫行为模式分类与执行、最优解记录与更新、收敛性判断以及最终结果的可视化输出等核心功能。该文件通过模块化设计整合了搜寻模式的位置更新策略和跟踪模式的快速寻优机制，同时负责处理用户输入的目标函数和约束条件，并动态调整搜寻与跟踪模式的比例以达到最佳优化效果。