本文介绍了如何利用粒子群优化算法（PSO）解决多维装箱问题，该问题是组合优化的经典案例。通过MATLAB源码，展示PSO在装箱问题中的应用，包括算法原理、主要函数、适应度函数计算以及参数调整建议。
基于粒子群算法求解多维装箱问题的MATLAB源码
多维装箱问题是一个经典的组合优化问题，在许多实际应用中都有广泛的应用。其目标是将一组不同尺寸和数量的物品，装箱到尽可能少的箱子中，同时满足每个箱子的容量限制。本文将介绍如何使用粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）求解多维装箱问题，并提供相应的MATLAB源码。
PSO是一种基于群体智能的优化算法，灵感来源于鸟群觅食行为。在PSO中，候选解被表示为粒子，并根据其个体经验和群体经验进行搜索和更新。以下是使用PSO算法解决多维装箱问题的MATLAB源码：
function [bestSolution, bestFitness] = PSO_3DBPP(itemSizes, binCapacity
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