MATLAB粒子群算法优化改进：GAPSO与CPSO深入探索

基于 Matlab 的粒子群优化算法，推荐几个我自己用过觉得还不错的资源，尤其是优化策略方面比较全面的 GAPSO 和 CPSO。

GAPSO 的遗传机制挺有意思，能自动跳出局部最优，这个在做 PID 调参或者信号时管用。比如这里这个GAPSO 源码包，代码结构清晰，注释也还行，跑起来基本没啥坑。

CPSO 的混沌扰动机制也值得一试，尤其在 FIR 滤波器设计这种场景下，能带来不错的收敛效果。你可以看下这个GAPSO 和 CPSO 联合设计滤波器的例子，比较典型。

如果你只是想快速上手粒子群优化，这个基础版 PSO源码就挺合适。没有太多花里胡哨的扩展，逻辑清楚，变量命名也不绕，调试起来挺方便。

另外，PID 控制器优化也是这些算法的常见用法，像这个MATLAB GAPSO 调参项目，里面的适应度函数写得还蛮有参考价值的。

建议你在使用这些代码前，先理清楚算法框架，像 GAPSO 的交叉与变异部分在哪实现，CPSO 的混沌变量怎么生成。这些细节，直接决定效果。

如果你对 PSO 的变体感兴趣，也可以看看CPSO 的独立实现，或者去研究下源码结构，能你做更复杂的二次开发。