寻优搜索
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集成PSO搜索算子的增强型遗传算法优化平台
本项目旨在通过将粒子群优化算法（PSO）的核心进化逻辑转化为一种特殊的搜索算子，并将其无缝集成到遗传算法（GA）的迭代流程中，以提升复杂问题的求解效率。在算法的每一代更新中，系统首先执行遗传算法的标准选择与交叉操作以维持种群的全局探索能力，随后引入PSO算子对所有或部分存活个体进行速度与位置调整。通过让个体参考自身历史最优位置和群体当前最优位置进行偏移，PSO算子为传统的GA注入了更强的方向性引导，弥补了传统GA在局部细致搜索方面的不足。本系统支持自定义多维非线性目标函数，能够自动处理约束条件，并提供了动 -
MATLAB标准粒子群优化(PSO)算法实现项目
该项目在MATLAB环境下完整实现了标准的粒子群优化（PSO）算法，包含六个功能明确的M文件，构成了一个结构化的算法学习与应用框架。 项目设计的初衷是为初学者提供一个逻辑清晰、易于调试的教学范本。核心功能模块涵盖了种群初始化、目标函数定义、速度与位置更新、个体与全局极值维护以及迭代终止判断。 在实现方法上，算法严格遵循标准PSO的速度更新逻辑，结合了动量部分、个体认知部分和社会协作部分。六个文件分别承担主程序调度、测试函数定义、粒子参数初始化、位置速度更新计算、收敛过程绘图以及边界约束处理的功能。 代码内 -
基于社交蜘蛛行为的群集优化算法实现
该项目在MATLAB环境下完整构建了社交蜘蛛优化算法（Social Spider Optimization, SSO），这是一种受群居蜘蛛协作行为启发的全局搜索元启发式算法。 在该算法模型中，搜索空间被模拟为一张复杂的蜘蛛网，网上的每个节点代表一个潜在解。算法详细模拟了蜘蛛通过蛛网振动传递信息的生物机制：每个蜘蛛根据其适应度值产生不同强度的振动，振动信号在网上传播供其他个体感知。 项目将种群划分为雌性和雄性两个子群，并赋予了不同的进化行为：雌性蜘蛛根据接收到的振动源（包括最近的更优蜘蛛、全局最优蜘蛛等）执 -
多智能优化算法TSP求解集成实验平台
本项目是一个基于MATLAB开发的综合性TSP问题求解系统，旨在通过对比和演示多种经典智能优化算法在处理组合优化问题时的表现。系统完整实现了蚁群算法(ACO)、模拟退火算法(SA)、遗传算法(GA)、Hopfield神经网络以及禁忌搜索算法(TS)的数学建模与逻辑编码。 在算法实现层面，蚁群算法通过模拟信息素留下与挥发的正反馈机制实现全局最优搜索；模拟退火算法引入Metropolis准则，通过控制降温过程有效避免算法陷入局部动态极值；遗传算法通过种群编码、选择、交叉及变异操作模拟生物进化过程；禁忌搜索通过
