MATLAB实现的粒子群算法(PSO)及改进算法教学演示系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了经典粒子群算法及三种改进变体（自适应权重、混沌初始化、混合遗传算法），提供交互式参数调整界面和二维/三维测试函数可视化。包含算法对比分析和收敛曲线展示，适合算法学习和优化研究。

详 情 说 明

基于MATLAB的粒子群优化算法及其改进算法实现与教学演示系统

项目介绍

本项目是一个集成了经典粒子群优化算法及其三种典型改进算法的MATLAB教学演示系统。系统通过可视化界面展示算法的优化过程，支持多种测试函数，提供参数调整和算法对比功能，旨在帮助用户深入理解粒子群算法的基本原理与改进策略。

功能特性

• 算法实现：包含经典粒子群算法（全局/局部版本）、自适应权重PSO、混沌初始化PSO、混合遗传算法的PSO
• 交互界面：支持参数实时调整（种群规模、迭代次数、惯性权重、学习因子等）
• 可视化分析：提供收敛曲线对比图、粒子运动轨迹动画、粒子分布热力图
• 多维支持：支持二维/三维测试函数的优化演示
• 性能评估：自动生成算法性能指标表格和参数敏感性分析报告

使用方法

1. 运行主程序文件启动图形用户界面
2. 选择目标测试函数（如Rosenbrock、Rastrigin等）
3. 设置算法参数：种群规模、最大迭代次数、惯性权重范围、学习因子
4. 勾选需要对比的改进算法类型
5. 设置搜索空间维度和边界约束条件
6. 点击运行按钮开始优化计算
7. 查看生成的收敛曲线、动态演示动画和性能分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装MATLAB基本工具箱
• 推荐4GB以上内存以获得流畅的动画演示效果

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括图形用户界面的构建与事件处理、各种算法的调用与协调、可视化模块的数据生成与渲染。具体负责算法参数的有效性验证、多算法并行执行管理、计算结果的数据整合，以及收敛曲线绘制、粒子轨迹动画生成、性能指标计算等输出功能的统一调度。