MATLAB连续函数优化工具箱：基于自适应蚁群算法

资 源 简 介

本MATLAB工具箱通过自适应蚁群算法实现高效连续函数优化，支持单/多目标及约束条件自定义，具备参数自动调整与信息素动态更新功能，适用于复杂优化场景。

详 情 说 明

基于蚁群算法的连续函数优化工具箱

项目介绍

本项目采用MATLAB实现了具有自适应搜索能力的蚁群算法，专门针对连续函数优化问题。通过模拟蚂蚁群体在解空间中的智能觅食行为，结合自适应参数调整策略，能够高效寻找复杂函数的最优解。工具箱适用于各类工程优化、科学研究中的数值优化场景。

功能特性

• 灵活的函数定义：支持用户自定义单目标/多目标函数及线性/非线性约束条件
• 自适应优化机制：信息素挥发系数、启发因子权重等关键参数具备动态调整能力
• 实时可视化监控：提供收敛曲线动态显示、蚁群路径轨迹演示等图形化分析工具
• 标准化测试验证：内置Rosenbrock、Rastrigin等经典测试函数，便于算法性能评估
• 全面结果分析：自动生成包含最优解、收敛精度、迭代统计等信息的优化报告

使用方法

基本调用格式

% 定义目标函数（支持向量化运算） fun = @(x) sum(x.^2);

% 设置变量范围（2维变量，每行对应一个维度的上下界） bounds = [-5, 5; -3, 3];

% 执行优化计算 [best_solution, best_fitness, history, stats] = main(fun, bounds);

高级参数配置

% 设置算法参数（可选） options.ant_count = 50; % 蚁群规模 options.max_iter = 200; % 最大迭代次数 options.tau0 = 0.5; % 初始信息素浓度

% 添加约束条件（可选） constraint_fun = @(x) x(1)^2 + x(2)^2 - 4; % 非线性不等式约束

% 完整参数调用 [best_solution, best_fitness] = main(fun, bounds, options, constraint_fun);

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Optimization Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件实现了蚁群优化算法的完整流程控制，包括问题初始化、蚁群行为模拟、信息素更新机制、收敛性判断等核心功能。该文件负责协调参数自适应调整策略的执行，管理优化过程的视觉化输出，并生成最终的性能分析报告。同时提供标准化的数据接口，确保与其他MATLAB组件的兼容性。