MATLAB群搜索优化算法工具箱 - 单模及多模函数优化平台

资 源 简 介

该项目提供完整的群搜索优化（GSO）算法实现，包含标准算法模块和多样测试函数库，能够高效解决单模态与多模态函数的全局优化问题。用户通过直观界面可快速运行演示，适用于复杂优化场景的仿真与分析。

详 情 说 明

MATLAB群搜索优化算法工具箱 - 单模及多模函数优化测试平台

项目介绍

本项目提供了一个完整的群搜索优化（GSO）算法解决方案，集成了算法核心引擎与多种测试函数库。通过模拟生物群体智能搜索行为，有效解决复杂单模态及多模态优化问题。工具箱配备了直观的图形化演示界面，用户可通过运行演示程序直接观察算法在各类测试函数上的收敛特性、种群动态演化过程以及优化性能对比。

功能特性

• 核心算法实现：完整实现了标准的群搜索优化算法，能够高效进行全局寻优。
• 多模态优化支持：专门优化以处理多模态函数，具备峰值定位与识别能力。
• 自适应参数调整：集成参数自适应机制，提升算法收敛速度与稳定性。
• 全面测试函数库：内置包括Sphere、Rastrigin、Ackley等10余种经典测试函数，涵盖单峰、多峰等不同特性。
• 丰富的结果可视化：提供收敛曲线图、动态种群分布动画及详细的优化结果统计分析。

使用方法

1. 配置参数：设置种群规模（默认50）、最大迭代次数（默认1000）、问题维度（默认30）以及搜索空间范围（默认[-100, 100]）。
2. 选择测试函数：从提供的函数库中选择需要优化的目标函数。
3. 运行优化：启动算法，观察实时收敛过程与种群动态。
4. 分析结果：查看输出的最优解、收敛代数、适应度值以及多模态函数的峰值统计信息。

系统要求

• 平台：MATLAB R2016a 或更高版本。
• 无需额外工具箱支持。

文件说明

主程序文件整合了工具箱的核心功能，包括算法流程控制、参数初始化、种群演化迭代计算、结果可视化生成以及性能数据分析。它作为整个项目的入口点，负责协调调用优化引擎与测试函数，并最终输出收敛曲线、动态动画及优化报告。