MATLAB实现的模块化粒子群优化算法框架

资 源 简 介

本项目提供了一个基础的粒子群优化（PSO）算法MATLAB实现，包含主函数和独立适应度函数模块。通过模拟群体智能动态搜索最优解，适用于连续优化问题，支持参数灵活配置与收敛过程可视化。

详 情 说 明

基本粒子群优化算法MATLAB实现

项目介绍

本项目实现了一个基础版本的粒子群优化（PSO）算法框架。算法通过模拟群体智能行为，在搜索空间中寻找最优解。主程序负责初始化粒子群参数、执行迭代优化过程并记录收敛曲线。优化目标函数通过独立的适应度函数文件定义，用户只需修改该文件即可适配不同优化问题（如Sphere函数、Rosenbrock函数等）。程序支持自定义粒子数量、迭代次数、惯性权重等参数，具有良好可扩展性。

功能特性

• 核心算法实现：完整实现粒子群优化算法的位置-速度更新机制
• 模块化设计：适应度函数独立封装，便于用户快速切换优化问题
• 参数可配置：支持自定义粒子数量、迭代次数、惯性权重、学习因子等关键参数
• 搜索空间约束：可设定变量维度和各维度取值范围
• 性能可视化：提供收敛曲线分析，直观展示优化过程
• 运行监控：实时反馈算法运行状态和迭代进度

使用方法

输入参数配置

1. 算法参数设置：

- 粒子数量（swarm_size） - 最大迭代次数（max_iter） - 惯性权重（w） - 学习因子（c1, c2）

1. 搜索空间约束：

- 变量维度（dim） - 各维度取值范围下界（lb） - 各维度取值范围上界（ub）

1. 目标函数定义：

- 通过修改fitness.m文件中的函数实现来定义优化目标

输出结果

• 最优解：全局最优位置向量（gbest_position）
• 最优值：全局最优适应度值（gbest_value）
• 收敛曲线：每次迭代的最优适应度值记录（convergence_curve）
• 运行状态：算法运行时间、迭代进度等实时反馈信息

系统要求

• MATLAB R2016a或更高版本
• 无需额外工具箱支持

文件说明

主程序文件实现了粒子群优化算法的核心功能，包括粒子群参数的初始化设置、种群位置与速度的随机生成、迭代优化过程的执行控制、适应度值的计算与比较、全局最优解的更新维护、收敛性能的数据记录以及优化结果的可视化展示。该文件通过模块化设计将算法逻辑与目标函数分离，确保用户能够便捷地修改优化问题而无需改动核心算法结构。