MATLAB标准粒子群优化算法（PSO）实现项目

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现标准粒子群优化算法（PSO），提供main.m文件作为主执行程序。用户可通过调整参数配置优化目标函数，适用于各类数值优化问题求解。

详 情 说 明

基于MATLAB的标准粒子群优化算法实现

项目介绍

本项目基于MATLAB编程语言实现了标准的粒子群优化（PSO）算法，用于求解连续空间内的单目标优化问题。该算法模拟生物群体（如鸟群、鱼群）的社会协作行为，通过粒子间的信息共享与协作机制，在给定的搜索空间内寻找目标函数的最优解（最小值或最大值）。项目结构清晰，以main.m为主执行文件，用户可通过修改参数便捷地进行不同函数的优化测试。

功能特性

• 标准PSO流程：完整实现粒子的初始化、速度与位置更新、适应度评估等核心步骤。
• 灵活的参数配置：支持自定义粒子数量、迭代次数、惯性权重、学习因子等关键参数。
• 多维搜索空间支持：可处理任意维度的优化问题，用户需指定各维度的上下界。
• 收敛性分析：自动绘制收敛曲线图，直观展示优化过程的进展。
• 可视化支持（可选）：对于二维优化问题，可生成粒子群在搜索空间中的最终分布图。

使用方法

1. 定义目标函数：在ObjectiveFunction.m中编写或修改需要优化的目标函数（如Rosenbrock函数）。
2. 设置算法参数：在main.m中调整以下参数：

- nParticles：粒子数量 - maxIter：最大迭代次数 - w：惯性权重 - c1, c2：个体与社会学习因子 - VarMin/VarMax：各维度变量的上下界

1. 运行主程序：执行main.m，算法将输出最优解、最优适应度值并绘制收敛曲线。

系统要求

• MATLAB R2016a 或更高版本
• 无需额外工具箱支持

文件说明

主执行文件main.m集成了粒子群优化算法的完整流程，具体包括：初始化粒子群的位置与速度；在迭代过程中计算每个粒子的适应度值；根据个体历史最优和群体全局最优更新粒子的速度与位置；动态调整惯性权重以平衡全局探索与局部开发能力；最终输出优化结果并可视化收敛过程。用户通过修改该文件中的参数即可快速应用算法至不同的优化场景。