测试粒子群、遗传等智能算法的性能

资 源 简 介

测试粒子群、遗传等智能算法的性能

详 情 说 明

Rosenbrock函数是智能算法性能测试中的经典基准函数，尤其适用于评估粒子群算法（PSO）、遗传算法（GA）等优化方法的收敛性和鲁棒性。该函数在MATLAB平台中实现简单，但其非线性、非凸的特性（存在狭长谷底）能有效检验算法跳出局部最优的能力。

测试逻辑通常关注以下几点： 收敛速度：算法在迭代中逼近全局最优解（通常为[1,1,...,1]）的轨迹，PSO的群体协作与GA的变异机制表现差异显著。 稳定性：多次运行的方差反映算法抗随机性干扰的能力，遗传算法的选择策略可能影响稳定性。 高维扩展性：Rosenbrock函数可扩展至N维，测试算法随维度增加的性能衰减程度。

在MATLAB中，可通过调整算法参数（如PSO的惯性权重、GA的交叉概率）对比结果。此函数对梯度信息敏感，还能验证混合算法（如结合梯度下降的改进PSO）的优化潜力。