MATLAB粒子群优化算法实现与可视化分析工具

资 源 简 介

该项目提供完整的粒子群优化算法实现，具备参数调节、可视化迭代过程、收敛分析和性能评估功能。支持用户自定义种群规模和迭代次数。

详 情 说 明

基于MATLAB的粒子群优化算法实现与可视化分析

项目介绍

本项目提供了一个完整的粒子群优化算法MATLAB实现，专注于解决连续空间内的单目标优化问题。通过高度模块化的代码设计，项目不仅实现了标准PSO算法，还集成了动态可视化、收敛性分析以及与经典文献中PSO变体的对比研究功能。特别适合用于算法教学、参数敏感性分析和优化算法性能评估。

功能特性

• 参数可调的PSO核心算法：支持惯性权重、学习因子等关键参数的灵活配置
• 动态迭代可视化：实时显示粒子群在搜索空间中的运动轨迹和收敛过程
• 多维性能分析：提供收敛曲线绘制、参数敏感性分析和性能对比报告
• 经典测试函数库：内置Rosenbrock、Sphere、Rastrigin等标准测试函数
• 扩展算法对比：支持与带压缩因子、自适应权重等经典PSO变体的性能比较
• 结果导出功能：支持优化结果、动态动画和收敛曲线的多种格式导出

使用方法

1. 基本调用：通过主函数直接运行，使用默认参数测试算法性能
2. 自定义配置：修改目标函数、搜索空间维度和算法参数组
3. 对比分析：启用多组参数测试模式，生成参数敏感性分析报告
4. 文献复现：配置特定参数设置，重现经典论文中的算法变体实验
5. 结果导出：保存动态可视化结果为GIF动画，导出收敛数据为MAT文件

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 推荐配置：4GB以上内存，支持OpenGL的显卡

文件说明

主程序文件集成了粒子群优化算法的核心流程，包括种群初始化、迭代寻优、收敛判断等关键环节。同时负责协调可视化模块的调用，生成粒子运动动画和收敛曲线图，并支持与参考文献算法的对比测试功能。该文件还提供了完整的参数配置接口，便于用户进行不同场景下的算法性能测试。