基于Logistic混沌搜索的多目标粒子群优化算法的MATLAB实现

资 源 简 介

本项目利用Logistic混沌映射增强粒子群算法的全局搜索能力，避免陷入局部最优，高效求解多目标优化问题的Pareto前沿。适用于工程设计、资源分配等复杂决策场景，提供MATLAB代码实现。

详 情 说 明

基于Logistic混沌搜索的多目标粒子群优化算法

项目介绍

本项目提出了一种改进的多目标粒子群优化算法，通过引入Logistic混沌映射来增强粒子群的全局搜索能力，有效避免算法陷入局部最优。算法利用混沌序列的随机性和遍历性特性，在多目标优化问题中实现高效搜索，能够求解高质量的Pareto最优解集。适用于工程设计、资源分配等需要多目标权衡决策的实际应用场景。

功能特性

• Logistic混沌映射集成：利用混沌序列初始化粒子位置和更新搜索策略，提高种群多样性
• 多目标优化处理：基于Pareto支配关系进行解集筛选和维持
• 收敛性能提升：通过混沌扰动机制增强全局探索能力，加速收敛到Pareto前沿
• 结果可视化：提供收敛曲线和解集分布的可视化分析工具
• 灵活的参数配置：支持自定义目标函数、约束条件和算法参数

使用方法

1. 配置优化问题：定义需要优化的多目标函数表达式，设置决策变量的约束条件
2. 设置算法参数：指定粒子群规模、迭代次数、惯性权重以及Logistic混沌参数（混沌初值、控制参数等）
3. 运行优化算法：执行主程序开始优化计算
4. 分析结果：获取Pareto最优解集、决策变量最优值集合及相关可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 优化工具箱（用于复杂约束处理）
• 建议内存4GB以上，用于处理大规模优化问题

文件说明

主程序文件整合了算法核心流程，包括Logistic混沌序列生成、粒子群初始化、多目标函数评估、Pareto解集筛选与更新、收敛过程记录以及结果可视化功能。该文件实现了从参数配置到结果输出的完整优化流程，通过协调各算法模块完成多目标优化任务。