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MATLAB粒子群算法实现系统可靠性优化求解工具

本项目基于MATLAB实现了粒子群优化算法（PSO），用于求解系统可靠性优化问题。支持串联、并联、混联等多种可靠性模型，允许自定义目标函数（如最大化可靠性或最小化成本）并设置约束条件，适用于工程可靠性分析与设计。

本项目实现了一个基于标准粒子群优化算法（PSO）的系统可靠性优化求解程序。该程序能够针对不同类型的系统可靠性模型（如串联、并联、混联系统等），在满足特定约束条件（如成本、重量等）的前提下，优化系统可靠性或最小化总成本。通过算法参数调优和可视化分析，为用户提供高效的可靠性优化解决方案。

- 设置系统结构参数（组件数量、连接方式） - 输入组件可靠性数据和成本系数 - 定义优化目标和约束条件 - 调整算法参数（种群规模、迭代次数等）

- 执行主程序开始优化计算 - 程序将自动进行迭代优化并显示进度

- 查看最优组件配置方案和目标函数值 - 分析收敛过程数据和统计信息 - 参考可视化图表进行结果评估 - 进行灵敏度分析了解参数影响

主程序文件整合了项目的核心功能，包括算法初始化、粒子群优化过程控制、可靠性模型计算、约束条件处理、结果分析与可视化展示等关键模块。它负责协调各功能组件的执行流程，实现从参数输入到结果输出的完整优化求解过程，并提供了用户交互界面和数据处理能力。