本文介绍了如何使用MATLAB实现粒子群优化算法（PSO）解决多目标优化问题，详细解析了源码的各个部分，包括速度更新、适应度评估和全局最优解选择。提供了一个基础的PSO算法框架，读者可以依据自己的问题定义目标函数并进行求解。
多目标优化问题的粒子群算法求解（MATLAB源码）
粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种用于解决多目标优化问题的启发式优化算法。本文将介绍如何使用MATLAB编写粒子群算法的源码，并通过该算法求解多目标优化问题。
PSO算法的基本原理是模拟鸟群觅食行为，通过调整粒子的位置和速度来搜索最优解。每个粒子代表问题的一个解，粒子的位置表示解的参数值，粒子的速度表示解的搜索方向。粒子根据自身历史最优解和群体中的全局最优解来更新自身位置和速度，从而逐步逼近最优解。
下面是使用MATLAB实现的粒子群算法的源码：
function [bestPosition, bestFitness] = pso_multiobjective(objFunc, nParticles, nIterations
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