MATLAB实现的教学级粒子群优化(PSO)算法项目

资 源 简 介

本项目提供简洁易懂的粒子群优化算法实现，可解决数学函数极值问题，支持迭代可视化与收敛分析，适合MATLAB初学者学习优化算法原理与应用。

详 情 说 明

基于MATLAB的粒子群优化算法（PSO）初学者教学项目

项目介绍

本项目旨在为初学者提供一个简单易懂的粒子群优化算法（PSO）的MATLAB实现。通过该程序，用户可以学习PSO算法的基本原理，观察算法如何对基本数学函数进行优化（如求解最小值或最大值问题）。项目包含直观的可视化功能，动态展示粒子在迭代过程中的运动轨迹和适应度变化，帮助理解算法的收敛行为。

功能特性

1. 核心算法实现：完整实现了PSO算法流程，包括种群初始化、粒子速度与位置更新、个体与全局最优解追踪。
2. 多函数支持：支持用户自定义目标函数或使用内置测试函数（如Rosenbrock函数、Sphere函数）。
3. 参数灵活配置：允许用户调整粒子数量、迭代次数、惯性权重、加速系数等关键参数。
4. 搜索空间定义：支持设置各维变量的上下界，约束优化范围。
5. 结果可视化：

- 绘制收敛曲线图，展示历代最优适应度值的变化。 - （可选）生成粒子分布动态图，直观呈现粒子群在搜索空间中的运动过程。

1. 运行信息统计：输出最优解（包括最优适应度值及对应变量取值）、收敛迭代次数、总计算时间等统计信息。

使用方法

1. 设置参数：在主运行脚本中，根据需要修改目标函数、粒子数、迭代次数、惯性权重、加速常数以及各维度的搜索边界。
2. 运行程序：执行主脚本，算法开始运行并显示实时进度。
3. 查看结果：程序运行结束后，将在命令行窗口输出最优解和统计信息，并自动生成收敛曲线图。如启用动态绘图功能，还将展示粒子运动动画。

系统要求

• 软件平台：MATLAB R2016a 或更高版本。
• 必要工具箱：本项目仅使用MATLAB核心功能，无需额外的工具箱。

文件说明

主程序文件整合了PSO算法的完整工作流程。其主要能力包括：定义并验证用户输入的目标函数与算法参数；初始化粒子群的位置、速度、个体最佳位置及全局最佳位置；控制算法的主迭代循环，在每次迭代中更新每个粒子的速度和位置，并评估其适应度值以更新最优解；实时计算并记录历代最优适应度值用于绘制收敛曲线；最终输出找到的最优解及其位置，并提供算法运行的统计信息。同时，它管理着图形可视化过程，动态或静态地展示算法的收敛特性与粒子搜索轨迹。