MATLAB实现的基本粒子群优化（PSO）算法与可视化工具

资 源 简 介

该项目提供标准粒子群优化算法的MATLAB实现，支持自定义目标函数、实时可视化粒子运动轨迹和收敛曲线。包含参数调节功能，适用于教学演示和基础优化问题研究。

详 情 说 明

基本粒子群优化算法（PSO）的MATLAB实现与可视化

项目介绍

本项目使用MATLAB实现了标准的粒子群优化（PSO）算法，用于求解连续空间内的单目标优化问题。算法通过模拟鸟群觅食行为，在搜索空间中迭代寻找最优解，并提供了直观的可视化功能，动态展示粒子群的搜索过程与收敛轨迹，便于算法行为分析与教学演示。

功能特性

• 标准PSO算法实现：完整实现粒子位置与速度更新机制。
• 灵活的参数配置：支持自定义惯性权重、个体学习因子与社会学习因子。
• 自定义目标函数：支持用户提供任意可向量化计算的目标函数进行优化。
• 动态可视化：实时绘制粒子位置分布与全局最优解的演化过程，可生成搜索过程动画（GIF格式）。
• 收敛性分析：记录并绘制每次迭代的最优适应度值变化曲线，输出收敛统计信息（如收敛迭代数、总计算时间）。

使用方法

1. 定义问题：准备需要优化的目标函数（函数句柄），并设定搜索空间的维度与变量的上下界。
2. 设置参数：指定算法参数，包括粒子种群规模、最大迭代次数、惯性权重值以及包含个体和社会学习因子的二维向量。
3. 运行算法：调用主优化函数，可选择提供初始种群位置以进行特定初始化。
4. 获取结果：算法返回找到的最优解向量、对应的最优适应度值、完整的收敛历史数据，并可选择保存动态搜索过程的可视化动画。

系统要求

• 需要MATLAB R2016a或更高版本。
• 依赖基础的MATLAB安装，无需额外工具箱。生成GIF动画功能需要支持图像写入的权限。

文件说明

主程序文件整合了粒子群优化算法的核心流程，其主要能力包括：解析用户输入的优化问题与算法参数；初始化粒子群的位置与速度；在迭代循环中执行粒子的运动更新、适应度评估以及个体与群体最优解的追踪记录；控制搜索过程的可视化绘制与更新；最终输出优化结果并生成收敛曲线与分析报告。