MATLAB实现基于加权合成的多目标粒子群优化算法(WSO-MOPSO)

资 源 简 介

本项目提供完整的MATLAB多目标粒子群优化算法实现，通过加权求和法将多目标优化问题转化为单目标问题，支持自定义权重系数以平衡目标函数f1和f2的优化效果。

详 情 说 明

基于加权合成的多目标粒子群优化算法（WSO-MOPSO）MATLAB实现

项目介绍

本项目实现了基于加权求和法的多目标粒子群优化算法（WSO-MOPSO），通过将多目标优化问题转化为单目标优化问题进行求解。算法针对两个目标函数f1和f2，允许用户自定义权重系数以平衡不同目标之间的重要性，并提供完整的计算流程、可视化分析和性能评估功能。

功能特性

• 多目标优化转换：采用加权求和法将双目标优化问题转化为单目标优化问题
• 灵活参数配置：支持自定义权重系数、粒子群参数和算法控制参数
• 完整求解流程：实现粒子初始化、速度更新、位置更新、最优解追踪等PSO核心步骤
• 可视化分析：提供收敛曲线、Pareto前沿近似解集、粒子运动轨迹等图形展示
• 性能评估：包含计算时间、收敛精度等量化指标统计

使用方法

1. 定义目标函数：在代码中设置f1和f2的函数表达式
2. 配置参数：

- 设置权重系数w1和w2（需满足w1+w2=1） - 设定粒子群参数（种群大小、迭代次数） - 调整算法参数（惯性权重、学习因子c1/c2） - 定义搜索空间（决策变量上下界）

1. 运行算法：执行主程序开始优化计算
2. 结果分析：查看输出的最优解、收敛曲线和性能指标

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 支持MATLAB基本绘图功能

文件说明

主程序文件实现了算法的完整工作流程，包括：初始化粒子种群与参数设置、迭代执行粒子速度与位置更新、计算加权适应度值并追踪最优解、记录收敛过程与粒子轨迹、生成Pareto近似解集，以及最终的结果可视化与性能指标输出。