MATLAB结构可靠性优化求解器：GA-PSO算法集成

资 源 简 介

基于MATLAB开发的结构可靠性优化求解器，集成遗传算法（GA）和粒子群算法（PSO）。支持用户自定义目标函数与约束条件，通过概率可靠性分析与智能优化结合，自动搜索满足可靠性要求的最优设计方案。适用于工程结构高效优化。

详 情 说 明

基于遗传算法与粒子群算法的结构可靠性优化求解器

项目介绍

本项目面向工程结构可靠性优化设计问题，开发了一个集成遗传算法（GA）和粒子群算法（PSO）的智能优化求解系统。系统通过概率可靠性分析（蒙特卡洛模拟）与智能优化算法相结合，能够自动搜索满足可靠性要求的最优设计参数，为工程结构设计提供可靠的优化解决方案。

功能特性

• 双算法集成：同时集成遗传算法（带精英保留策略的自适应交叉变异）和粒子群算法（动态惯性权重调整）
• 可靠性评估：采用蒙特卡洛模拟方法进行结构可靠性分析
• 并行求解：支持两种算法的并行计算模式，提高求解效率
• 可视化分析：提供收敛过程可视化、参数敏感性分析功能
• 灵活配置：支持用户自定义目标函数、约束条件和算法参数
• 性能对比：自动生成两种算法的求解时间、收敛精度对比报告

使用方法

输入参数说明

1. 设计变量范围矩阵：n×2矩阵，定义n个设计变量的上下界
2. 目标函数句柄：MATLAB函数句柄，定义优化目标函数
3. 约束条件函数句柄：包含可靠性约束在内的约束条件函数
4. 算法参数设置：种群规模、迭代次数等算法控制参数
5. 可靠性要求指标：失效概率阈值等可靠性指标

输出结果

• 最优解向量（1×n设计变量最优值）
• 最优目标函数值
• 收敛曲线图（目标函数值迭代历史）
• 算法性能对比报告（求解时间、收敛精度）
• 可靠性验证结果（蒙特卡洛模拟的失效概率估计）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 优化工具箱（Optimization Toolbox）
• 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 并行计算工具箱（推荐，用于加速计算）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度功能，包括算法选择与参数初始化、优化求解过程管理、可靠性评估执行、结果可视化生成以及性能对比分析。该文件作为整个求解器的控制中心，协调各个模块的协同工作，确保优化流程的顺利执行。