MATLAB实现基于杂草优化算法的高精度数值求解器

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现了经典的杂草优化算法（IWO），通过模拟杂草生长与扩散机制，支持高精度全局数值优化求解，适用于复杂工程与科学计算问题。

详 情 说 明

基于杂草优化算法的高精度数值优化求解器

项目介绍

本项目实现了经典的杂草优化算法（Invasive Weed Optimization, IWO），用于求解高精度的数值优化问题。该算法模拟自然界中杂草在环境中生长、繁殖和扩散的过程，通过初始化杂草种群、空间扩散、自适应标准差调整、精英保留与竞争排除等多代演化机制，实现全局最优解的高效搜索。算法特别适用于处理高维、非线性、多峰等复杂优化场景，解算精度可达10^-12量级。

功能特性

• 强大的优化能力：基于群体智能的全局优化算法，有效跳出局部最优
• 高精度求解：通过精细的参数控制与迭代机制，实现10^-12级别的求解精度
• 自适应机制：标准差随迭代自适应调整，平衡探索与开发能力
• 竞争排除：引入种群规模控制，保留优秀个体，维持种群多样性
• 广泛适用性：支持高维、非线性、多峰函数等多种复杂优化问题

使用方法

基本调用格式

% 定义优化问题参数 objective_func = @(x) sum(x.^2); % 目标函数 dim = 10; % 变量维度 bounds = [-10, 10]; % 搜索空间边界 pop_size = [20, 100]; % 种群规模范围 max_iter = 500; % 最大迭代次数 seed_range = [1, 5]; % 种子数量范围

% 执行优化 [best_solution, best_fitness, convergence_curve] = iwo_optimizer(... objective_func, dim, bounds, pop_size, max_iter, seed_range);

输出结果

• best_solution：最优解（1×n向量）
• best_fitness：最优适应度值（标量）
• convergence_curve：收敛曲线（迭代次数×1向量）

系统要求

• MATLAB R2016a 或更高版本
• 支持基本的矩阵运算功能
• 无需额外工具箱依赖

文件说明

主程序文件实现了杂草优化算法的完整求解流程，包括种群初始化、适应度评估、杂草繁殖与空间扩散、自适应标准差调整、精英个体保留机制、种群规模竞争排除控制以及收敛判断与结果输出等核心功能模块，为用户提供一站式的优化问题求解方案。