MATLAB实现自适应权重粒子群优化算法(APSO)

资 源 简 介

本项目提供完整的自适应粒子群优化算法MATLAB实现，通过动态调整惯性权重实现从全局探索到局部开发的平滑过渡，包含标准测试函数验证和性能分析模块。

详 情 说 明

自适应权重粒子群优化算法实现与性能测试

项目介绍

本项目实现了一个完整的自适应粒子群优化算法（APSO），该算法通过动态调整惯性权重因子，实现了从全局探索到局部开发的平滑过渡。算法针对多维参数空间（本实例为2维）进行高效优化，支持关键参数自定义配置，并提供了实时监控和可视化功能，能够自动寻找目标函数的最优解。

功能特性

• 自适应惯性权重调整：根据迭代进度动态调整权重，平衡探索与开发能力
• 多维参数优化：支持多维参数空间的高效寻优（默认配置为2维）
• 灵活参数配置：可自定义参数范围、粒子数量、迭代次数等关键参数
• 实时监控功能：输出收敛过程并记录每次迭代的最优值
• 可视化分析：提供粒子分布图和收敛曲线图的绘制功能
• 性能评估：输出最终收敛时的迭代次数和精度指标

使用方法

1. 根据需要修改算法参数配置：

- 最大/最小惯性权重（wmax, wmin） - 最大迭代次数（itmax） - 学习因子（c1, c2） - 搜索空间范围（xmin, xmax） - 粒子数量和参数维度（N, D） - 速度更新步长（t）

1. 运行主程序，算法将自动执行优化过程

1. 查看输出结果：

- 最优解（目标函数最小值） - 最优位置（2维参数坐标） - 收敛过程记录 - 性能指标统计 - 可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• 基础MATLAB工具箱（无需额外工具箱）

文件说明

主程序文件实现了算法的核心功能，包括参数初始化、粒子群位置和速度的生成与更新、自适应权重调整机制、目标函数评估、最优解追踪、收敛过程记录以及结果可视化。该文件将算法各个模块整合为完整的优化流程，通过循环迭代完成寻优任务，并最终输出优化结果和性能分析图表。