基于MATLAB的混合粒子群-模拟退火算法实现多元函数全局优化

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了粒子群优化与模拟退火的混合算法，通过融合群体搜索和局部逃逸机制，显著提升高维非线性函数全局最优解的搜索效率与精度。

详 情 说 明

混合粒子群-模拟退火算法在多元函数优化中的应用研究

项目介绍

本项目实现了一种融合粒子群优化（PSO）与模拟退火（SA）的混合优化算法，专门用于求解高维非线性函数的全局最优解。该算法结合了PSO的群体协同搜索能力和SA的局部逃逸特性，在保持较快收敛速度的同时，有效避免陷入局部最优解。系统提供完整的优化过程可视化与分析功能，支持多种标准测试函数的性能基准测试。

功能特性

• 混合优化策略：将PSO的全局探索与SA的局部开发能力有机结合，提升优化性能
• 多函数支持：内置Rastrigin、Ackley等高维测试函数，支持自定义目标函数
• 参数灵活配置：可调整种群规模、迭代次数、惯性权重、学习因子、退火策略等关键参数
• 全面可视化：提供收敛曲线、种群分布动态图（二维函数）、优化过程动画等直观展示
• 性能分析：自动计算收敛代数、运行时间、成功率等量化指标，支持算法对比评估

使用方法

基本配置

设置目标函数（内置测试函数或自定义函数）、变量定义域约束、算法参数（种群大小、迭代次数等）以及初始温度和冷却策略。

运行优化

执行主程序启动混合优化过程，算法将自动进行PSO全局搜索与SA局部精细调优的交替迭代。

结果分析

查看输出的全局最优解坐标和函数值，分析收敛曲线趋势，观察种群动态演化过程，评估算法综合性能指标。

系统要求

• MATLAB R2016a或更高版本
• 适用于Windows/Linux/macOS操作系统
• 推荐内存4GB以上，复杂高维函数需更高配置

文件说明

主程序文件整合了混合算法的完整实现流程，包括参数初始化、种群创建、PSO-SA交替优化迭代、收敛判断、结果输出与可视化生成等核心功能。该文件作为项目的主要执行入口，协调各算法模块的协同工作，并负责最终优化结果的综合展示与分析报告生成。