MATLAB实现的粒子群优化算法项目

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了经典粒子群优化算法，通过模拟群体智能行为求解多维连续优化问题。算法包含完整的PSO逻辑框架，支持自定义目标函数和参数配置，适用于教学演示和算法性能测试研究。

详 情 说 明

标准粒子群优化算法（PSO）实现与性能测试

项目介绍

本项目提供了标准粒子群优化算法（PSO）的完整实现，适用于求解多维连续空间中的优化问题。算法模拟鸟群或鱼群的社会行为，通过粒子间的信息共享与协作，实现对目标函数极值的高效搜索。项目包含算法核心逻辑、参数设置及结果可视化功能，便于进行算法性能测试与分析。

功能特性

• 标准PSO算法实现：完整遵循粒子群优化算法的经典数学模型与迭代流程。
• 多维空间搜索：支持任意维度的连续空间优化问题求解。
• 自适应参数调整：内置惯性权重等参数的自适应机制，平衡全局探索与局部开发能力。
• 结果可视化：自动绘制收敛曲线，直观展示优化过程的寻优趋势。
• 详细历史记录：输出每次迭代中全体粒子的位置与适应度值，便于后续分析。

使用方法

1. 定义目标函数：在MATLAB中准备需要优化的函数句柄（例如 f = @(x) sum(x.^2);）。
2. 设置算法参数：指定粒子数量、最大迭代次数、搜索空间维度、位置边界与速度边界。
3. 运行主程序：调用主函数并传入上述参数，执行优化计算。
4. 获取结果：程序返回最优解向量、最优值标量、收敛曲线图像及完整的迭代历史数据矩阵。

示例调用代码： [bestPosition, bestValue, convergenceCurve, history] = main(@objectiveFunc, 50, 100, 2, [-10, 10], [-1, 1]);

系统要求

• 运行环境：MATLAB R2016a 或更高版本。
• 必要工具包：需安装MATLAB基础模块及图像处理工具箱（用于收敛曲线绘制）。

文件说明

主程序文件集成了粒子群优化算法的全部核心功能，包括：初始化粒子位置与速度、计算个体与群体最优解、更新粒子状态、判断收敛条件、记录迭代过程数据以及生成结果可视化图表。该文件作为算法的总控单元，负责协调各步骤顺序执行并输出最终优化结果。