基于MATLAB的微粒群优化算法（PSO）实现与测试平台

项目介绍

本项目实现了一个完整的微粒群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）框架，包含标准PSO算法及其多种改进版本。系统专门针对多维连续函数优化问题的求解而设计，集成了动态可视化优化过程展示和全面的性能分析功能。用户可以通过简单的参数配置，自定义目标函数、种群规模、迭代次数等关键参数，系统将自动寻找全局最优解并生成详细的优化过程分析报告。

功能特性

• 完整算法实现：提供标准PSO算法及多种改进版本
• 多维优化支持：支持任意维度的连续函数优化问题
• 灵活的参数配置：用户可自定义目标函数、搜索空间边界、算法参数等
• 动态可视化：实时展示优化过程的种群演化动画
• 全面性能分析：提供收敛曲线、运行统计、种群分布等多维度分析
• 用户友好界面：简洁的接口设计，便于快速上手和结果分析

使用方法

基本调用方式

% 定义目标函数（以Rosenbrock函数为例） objective_func = @(x) (1-x(1))^2 + 100*(x(2)-x(1)^2)^2;

% 设置搜索空间（二维问题） lower_bound = [-5, -5]; upper_bound = [5, 5];

% 配置算法参数 options.population_size = 50; options.max_iterations = 100; options.inertia_weight = 0.729; options.cognitive_factor = 1.49445; options.social_factor = 1.49445;

% 执行优化 [best_solution, best_fitness, convergence_data] = main(objective_func, lower_bound, upper_bound, options);

参数说明

输入参数：

• 目标函数句柄：支持任意自定义单目标函数
• 搜索空间边界：n维向量的上下界约束
• 算法参数：种群规模、最大迭代次数、惯性权重、学习因子等
• 终止条件：最大迭代次数或收敛精度阈值
• 可选初始种群：可指定初始种群位置和速度矩阵

• 最优解向量：找到的全局最优位置
• 最优适应度值：目标函数的最小值
• 收敛曲线数据：各代最优适应度历史记录
• 种群演化动画：优化过程的动态可视化（可选）
• 算法性能统计：运行时间、收敛代数等指标
• 最终种群分布图：针对二维问题的散点图展示

系统要求

• MATLAB R2016a或更高版本
• 推荐配置：4GB以上内存，支持图形显示
• 必要工具箱：基础MATLAB环境即可运行，无需额外工具箱

文件说明

主程序文件实现了微粒群优化算法的核心框架，包括种群初始化、粒子位置更新、适应度评估、最优解追踪等关键模块。该文件整合了算法参数配置、优化过程执行、结果可视化展示等完整流程，提供了标准PSO算法的基础实现，并支持多种改进策略的扩展接口。通过该文件，用户可以完成从问题定义到结果分析的全流程优化任务，系统会自动处理算法迭代过程中的数据记录和性能监控，最终输出详细的优化报告和可视化结果。