本文介绍了粒子群优化算法（PSO）的基本原理，该算法源于群体智能，模仿鸟群行为寻找最优解。在MATLAB中，通过设置参数、初始化粒子状态并迭代更新，可以实现PSO算法。适应度函数的定义根据具体优化问题而定，MATLAB提供方便的编程环境以适应不同问题的求解。示例代码可作为基础进行扩展和修改。
粒子群优化算法简介及MATLAB实现
粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群或鱼群等生物群体的行为方式，来搜索最优解。PSO算法最早由Eberhart和Kennedy于1995年提出，其灵感来源于鸟群觅食的行为。
PSO算法的基本思想是通过模拟粒子在解空间中的搜索过程，每个粒子表示一个解，它们通过沟通和协作来找到最优解。每个粒子都有自己的位置和速度，并根据个体经验和群体经验进行更新。算法的核心在于通过不断调整粒子的速度和位置，使得粒子能够朝着更优的解逐渐靠近。
下面是在MATLAB中实现PSO算法的示例代码：
% PSO算法参数设置
maxIter = 100; % 最大迭代次数
popSize = 50; % 群体中粒子的数量
w =
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