MATLAB实现的粒子群优化算法测试系统

资 源 简 介

该项目基于MATLAB开发，实现了粒子群优化（PSO）算法，并对四种标准测试函数进行性能验证。系统记录迭代过程的最优解变化，自动生成收敛曲线图，直观评估算法的寻优能力与收敛特性。

详 情 说 明

基于标准测试函数的粒子群优化算法性能验证系统

项目介绍

本项目实现了一个基础的粒子群优化（PSO）算法性能验证系统。系统针对Sphere、Rastrigin、Ackley和Rosenbrock四个经典标准测试函数进行优化性能测试，通过记录迭代过程中的最优解变化情况，生成收敛曲线图来直观展示算法的寻优性能。该系统为评估PSO算法在不同函数特性上的表现提供了完整的测试框架。

功能特性

• 完整PSO算法实现：包含粒子初始化、速度更新、位置更新等核心模块
• 多函数测试框架：支持四个标准测试函数的性能验证
• 性能可视化分析：生成收敛曲线图展示算法寻优过程
• 全面结果报告：输出最优解、最优适应度值、收敛迭代次数等关键指标
• 参数灵活配置：支持种群规模、迭代次数、惯性权重等参数自定义
• 动态可视化（可选）：可展示粒子群在搜索空间中的运动轨迹动画

使用方法

1. 参数配置：设置种群规模、最大迭代次数、惯性权重、加速常数等PSO参数
2. 函数选择：指定需要测试的标准测试函数（四选一或多选）
3. 维度设置：配置搜索空间维度（默认2维）
4. 边界设定：定义变量的上下界限制
5. 运行优化：执行PSO算法进行函数优化
6. 结果查看：获取收敛曲线图、优化结果报告和性能对比表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持图形显示功能
• 足够的内存用于数据处理和可视化

文件说明

主程序文件整合了PSO算法的核心实现与测试框架，主要功能包括：初始化粒子群参数和种群位置，实现粒子速度和位置的更新机制，计算各测试函数的适应度值，记录迭代过程中的最优解变化，生成收敛性能曲线图，输出最终优化结果报告，以及提供算法性能的对比分析能力。该文件构成了整个系统的基础运行核心。