粒子群优化算法（PSO）是一种模拟鸟群觅食行为的启发式全局搜索算法，它通过群体中个体之间的合作与竞争来寻找最优解。在MATLAB环境中实现粒子群优化算法，能够帮助我们解决复杂的优化问题。🚀
首先，我们需要理解粒子群优化的基本概念和原理。在MATLAB中，可以通过编写函数来定义目标函数，并设置粒子群的参数，如粒子数量、维度、最大迭代次数等。🔍
接下来，是实现算法的关键步骤。初始化粒子的位置和速度，计算适应度值，更新个体最佳位置和全局最佳位置，然后根据这些信息调整粒子的速度和位置。🛠️
最后，进行多次迭代直到满足停止条件，比如达到最大迭代次数或适应度值的变化小于预设阈值。此时，全局最佳位置即为所求问题的最优解。💡
利用MATLAB强大的数值计算能力和丰富的工具箱，我们可以轻松地实现并应用粒子群优化算法来解决实际问题，无论是工程设计还是科学研究。💻
粒子群优化 MATLAB 算法实现
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