MATLAB智能优化算法性能测试平台——基于Rosenbrock函数的PSO与GA对比分析

资 源 简 介

该项目在MATLAB中实现了一个智能优化算法测试平台，通过Rosenbrock测试函数对粒子群优化(PSO)、遗传算法(GA)等算法进行多维度性能评估，包含完整的算法实现模块和性能指标计算功能，便于研究者优化算法参数与性能对比。

详 情 说 明

智能优化算法性能测试平台 —— 基于 Rosenbrock 函数的 MATLAB 实现

项目介绍

本项目构建了一个面向智能优化算法的性能评估系统，专注于利用经典的 Rosenbrock 测试函数对粒子群优化（PSO）、遗传算法（GA）等算法进行综合性能分析。平台集成了算法实现、测试执行、指标计算与结果可视化功能，旨在为用户提供一个标准化、多维度（收敛速度、求解精度、稳定性）的算法评测工具，辅助算法选择与参数调优。

功能特性

• 多算法支持：内置标准粒子群优化算法（PSO）、遗传算法（GA），结构清晰便于扩展新算法。
• 灵活的测试配置：可自定义 Rosenbrock 函数的维度、变量取值范围等参数。
• 全面的性能评估：计算并比较最优适应度值、平均适应度值、标准差、收敛代数等多种关键性能指标。
• 丰富的可视化分析：自动绘制算法收敛曲线对比图，直观展示优化过程与性能差异。
• 多种测试模式：支持单次运行详细分析，也支持多次重复试验以评估算法稳定性。

使用方法

1. 配置参数：在运行主程序前，根据需求修改脚本中的算法参数（如种群大小、迭代次数）和测试函数参数（如维度）。
2. 执行测试：运行主程序。程序将根据配置自动调用选定的算法进行优化计算。
3. 查看结果：程序运行结束后，将在命令行窗口输出详细的性能指标表格，并自动弹出显示算法收敛过程的对比图。
4. 分析报告：根据输出的数据和图表，对不同算法的收敛速度、求解精度和稳定性进行分析比较。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本

文件说明

主程序文件作为整个项目的核心控制与调度中心，承担了多项关键功能。它负责初始化测试环境，包括设置算法所需的各项参数和Rosenbrock函数的属性。同时，它调度并执行指定的优化算法，管理整个计算流程。在算法运行结束后，该文件还负责对结果数据进行处理与分析，计算各项性能评测指标，并最终生成直观的收敛曲线对比图和各种详细的文本结果输出，为用户提供全面的性能分析视图。