MATLAB实现：灰狼优化算法与粒子群优化算法性能对比分析系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现灰狼优化算法，并通过标准测试函数评估其性能。系统与粒子群优化算法在收敛速度、精度和稳定性等方面进行对比，生成可视化结果与性能报告，便于算法研究与优化分析。

详 情 说 明

基于MATLAB的灰狼优化算法实现与粒子群优化算法性能对比分析系统

项目介绍

本项目基于MATLAB平台实现了灰狼优化算法，并通过多个标准测试函数对算法性能进行系统评估。项目核心目标是将灰狼优化算法与经典的粒子群优化算法进行全面对比分析，从收敛速度、求解精度、稳定性等多个维度评估两种算法的性能差异，为优化算法的选择和应用提供科学依据。

功能特性

• 完整算法实现：提供灰狼优化算法的标准MATLAB实现代码
• 多算法对比：集成粒子群优化算法作为对比基准
• 性能综合评估：支持收敛速度、求解精度、鲁棒性等多维度性能指标分析
• 可视化展示：生成收敛曲线对比图、二维等高线图、三维曲面图等多种可视化结果
• 统计数据分析：提供多次运行的平均值、方差等统计指标报告
• 灵活配置：支持自定义目标函数、算法参数和性能评估指标

使用方法

1. 配置算法参数：设置种群大小、最大迭代次数、搜索空间维度等参数
2. 选择测试函数：从内置的标准测试函数（如Sphere、Rosenbrock等）中选择或自定义目标函数
3. 设置评估指标：定义收敛阈值、计算时间限制等性能评估标准
4. 运行对比分析：执行主程序开始算法性能对比分析
5. 查看结果：获取最优解、收敛曲线、性能报告和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 推荐配置：4GB以上内存，支持图形显示功能
• 必要工具箱：无特殊工具箱要求，纯MATLAB代码实现

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括算法初始化设置、优化过程执行、性能指标计算以及结果可视化展示。它负责协调灰狼优化算法和粒子群优化算法的完整对比流程，从参数配置到最终报告生成的全过程管理，实现了两种算法在多维度性能指标上的系统性比较分析。