基于GA-PSO算法的GAPSO-share.zip

简介：
本项目提供了一种结合遗传算法（GA）与粒子群优化（PSO）技术的混合策略——GA-PSO，旨在提升复杂问题求解效率。通过MATLAB实现并封装于GAPSO-share.zip中，适用于学术研究及工程应用。 我从网上下载了一个GA-PSO算法，并尝试利用遗传算法（GA）与粒子群优化（PSO）组合的策略进行优化。然而，我发现该算法存在问题，尽管效率尚可。我在下载原始代码后发现一个问题：它假设所有设计变量的上下限都相同。因此，我对程序进行了修改和改进，使其能够处理不同上限的情况，并修复了一些bug。 在使用遗传算法进行优化时遇到的问题是其不稳定性和容易陷入局部最优解的现象令人困扰；有时两次运行的结果差异甚至可以达到30以上。由于时间限制，在不得不选择1000次迭代后取最小值作为最终结果的情况下，虽然问题看似解决了，但从学术角度来看却显得尴尬。 因此，我决定采用GA-PSO算法来尝试优化策略，并发现尽管该组合方法在效率上表现良好，但仍然存在一些需要解决的问题。通过对原始代码的修改和改进使其能够适应不同设计变量上下限的情况并修复了一些bug之后，我认为这个版本更加实用了。