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MATLAB混合粒子群优化算法实现与性能分析平台
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资 源 简 介
本项目基于MATLAB实现混合粒子群优化算法，融合局部搜索策略，支持连续优化问题求解。提供迭代可视化、收敛分析、参数敏感性测试等功能，适用于算法研究与性能评估。
详 情 说 明
基于MATLAB的混合粒子群优化算法实现与性能分析平台
项目介绍
本项目实现了一个混合粒子群优化算法（Hybrid PSO）平台，将标准粒子群优化与局部搜索策略（模拟退火/拟牛顿法）相结合，用于求解连续优化问题。平台提供完整的算法实现、可视化分析工具和参数测试功能，帮助用户深入理解PSO算法的混合改进机制与性能表现。
功能特性
- 混合优化算法：结合标准PSO与局部搜索策略，提升全局搜索能力和收敛精度
- 动态参数自适应：支持惯性权重、学习因子等参数的动态调整策略
- 多维可视化分析：
- 参数敏感性测试：系统评估不同参数对算法性能的影响
- 用户友好接口：支持自定义适应度函数和算法参数配置
- 性能评估模块：提供多种统计指标用于算法性能比较
使用方法
基本配置
% 定义目标函数（示例：Rosenbrock函数） fitness_func = @(x) (1-x(1))^2 + 100*(x(2)-x(1)^2)^2;% 设置搜索空间维度范围 dim_range = [-5, 5; -5, 5]; % 二维搜索空间上下限
% 配置算法参数 options.pop_size = 50; % 粒子群规模 options.max_iter = 200; % 最大迭代次数 options.hybrid_method = 'simulated_annealing'; % 混合策略选择
运行优化
% 执行混合PSO算法 [best_solution, best_fitness, history] = main(fitness_func, dim_range, options);结果可视化
% 绘制收敛曲线 plot_convergence(history);% 生成粒子轨迹动画（如支持） animate_particles(history, dim_range);
系统要求
- MATLAB版本：R2018a或更高版本
- 必需工具箱：
- 内存建议：至少4GB RAM（针对高维问题）
- 磁盘空间：50MB可用空间
文件说明
主程序文件整合了混合粒子群优化算法的核心流程，包括种群初始化、速度位置更新、适应度评估、局部搜索策略触发机制以及收敛条件判断。该文件负责协调全局优化与局部精细搜索的协同工作，实现算法参数的动态调整，并生成迭代过程中的关键性能数据用于后续可视化分析。同时提供用户接口处理功能，支持灵活的目标函数和参数配置。
