MATLAB实现的混合PSO-GWO优化算法性能对比研究

资 源 简 介

本项目在MATLAB中开发了标准PSO、标准GWO及混合PSO-GWO算法，通过多组测试函数对比分析收敛速度、精度与稳定性，为优化算法选择提供数据支持。

详 情 说 明

基于混合PSO-GWO算法的优化性能对比研究

项目介绍

本项目实现了粒子群优化算法、灰狼优化算法及其混合优化模型。通过在多维基准测试函数上进行对比实验，系统评估三种算法在收敛速度、求解精度和稳定性等方面的性能差异。项目融合PSO算法的位置-速度更新机制与GWO算法的社会等级狩猎策略，采用自适应权重融合技术构建混合优化器，为优化算法研究提供实验平台和可视化分析工具。

功能特性

• 多算法实现：完整实现标准PSO、标准GWO和混合PSO-GWO三种优化算法
• 自适应混合策略：基于混合比例阈值和交替迭代条件的智能融合机制
• 全面性能评估：对比分析最优值、均值、标准差和收敛代数等统计指标
• 动态可视化：支持收敛曲线绘制和种群分布动态演化过程展示
• 鲁棒性测试：通过多次独立运行进行稳定性定量评估

使用方法

1. 配置测试函数：在main.m中选择需要测试的基准函数（如Sphere、Rastrigin等）
2. 设置算法参数：调整种群规模、迭代次数、惯性权重等运行参数
3. 指定融合策略：配置混合算法的比例阈值和交替迭代条件
4. 运行性能测试：执行主程序进行算法对比实验
5. 查看分析结果：获取收敛曲线图、统计表格和种群动态动画

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存4GB以上以获得流畅的动画展示效果

文件说明

主程序文件实现了完整的算法性能对比流程，包含测试函数定义、三种优化算法的核心逻辑、混合策略控制机制、结果数据统计分析和多种可视化输出生成。该文件通过模块化设计集成算法初始化、迭代优化、性能评估和图形展示等功能，支持用户灵活配置实验参数并获取全面的对比分析报告。