本文探讨了利用粒子群算法（PSO）解决经济调度问题，旨在找到最佳生产计划以最小化成本或最大化利润。PSO是一种启发式优化算法，模拟鸟群行为寻找最优解。提供的MATLAB源码可用于实际的经济调度问题，允许根据需求调整目标函数和参数。
在本文中，我们将介绍如何使用粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）解决经济调度问题，并提供相应的MATLAB源码。经济调度是一种优化问题，旨在确定一组最佳的生产计划，以满足给定的需求和约束条件，同时最小化成本或最大化利润。
粒子群算法是一种启发式优化算法，通过模拟鸟群觅食的行为来寻找最优解。在算法中，每个解被表示为一个粒子，粒子通过不断地调整自身位置来搜索最优解。粒子的移动受到个体经验和群体经验的影响，其中个体经验是粒子自身历史最佳位置的引导，群体经验是全局最佳位置的引导。
下面是使用MATLAB实现粒子群算法解决经济调度问题的源码：
% 参数设置
MaxIter = 100; % 最大迭代次数
PopSize = 50; % 粒子群规模
c1 = 2
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