火车票分配优化问题的粒子群算法求解

火车票分配优化问题的粒子群算法求解

粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，它模拟了鸟群觅食的行为，通过不断迭代搜索空间寻找最优解。本文将介绍如何使用MATLAB实现基于粒子群算法的火车票分配优化问题求解。

问题描述：
假设有一列火车，共有n个座位需要分配给乘客。每个座位有不同的特性，如舒适度、位置等，每个乘客也有自己的偏好。我们的目标是通过合理分配座位，使得乘客的总满意度最大化。

解决思路：
我们将使用粒子群算法来解决这个问题。粒子群算法通过定义一群粒子在搜索空间中的位置和速度，以及适应度函数来进行迭代搜索。在每一次迭代中，粒子根据自身的历史最优和群体的历史最优来更新自己的位置和速度，直到达到停止条件为止。

MATLAB代码实现：
首先，我们需要定义问题的目标函数和约束条件。假设我们的目标函数是最大化总满意度，约束条件是每个座位只能分配给一个乘客。我们可以将目标函数定义为每个座位的满意度之和。

function fitness = objectiveFunction