matlab代码实现粒子群算法

资 源 简 介

matlab代码实现粒子群算法

详 情 说 明

粒子群算法（PSO）是一种基于群体智能的优化算法，模仿鸟群觅食行为进行参数寻优。MATLAB作为科学计算工具，能简洁地实现该算法逻辑。

实现核心思路如下： 初始化阶段 设定粒子数量、维度、迭代次数等参数 随机生成粒子位置和速度向量 记录个体最优解和全局最优解

迭代更新阶段 速度更新公式包含三部分：惯性项、个体认知项、社会学习项 根据速度更新粒子位置 边界处理防止粒子超出搜索空间

适应度评估 每次迭代后计算新位置的适应度值 动态更新个体历史最优和群体最优解

MAIN主程序通常包含以下模块： 参数初始化模块 粒子群初始化函数 主循环迭代结构 结果可视化输出（如收敛曲线）

典型优化场景可应用于函数极值求解、神经网络参数优化等。MATLAB的矩阵运算特性使粒子群更新过程可以向量化实现，显著提升计算效率。