基于粒子群优化算法的极值点搜索源码（Matlab）

粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种启发式优化算法，模拟了鸟群或鱼群等生物的群体行为。本文将介绍如何使用Matlab实现基于PSO算法的极值点搜索，并提供相应的源代码。

PSO算法的基本原理是通过模拟粒子在搜索空间中的移动来寻找最优解。每个粒子代表搜索空间中的一个解，并通过迭代更新粒子的位置和速度，以逐渐靠近最优解。下面是PSO算法的基本步骤：

1. 初始化粒子群：设定粒子数量、搜索空间范围和速度范围，并随机初始化每个粒子的位置和速度。
2. 计算适应度值：根据问题的目标函数，计算每个粒子的适应度值。
3. 更新个体最优位置：对于每个粒子，根据其当前位置和个体最优位置，更新个体最优位置。
4. 更新群体最优位置：根据所有粒子的适应度值，更新群体最优位置。
5. 更新粒子速度和位置：根据当前速度、个体最优位置和群体最优位置，更新粒子的速度和位置。
6. 判断结束条件：若满足结束条件（例如达到最大迭代次数或目标函数值收敛），则结束算法；否则，返回步骤3。

下面是使用Matlab实现基于PSO算法的极值点搜索的源代码：

% 参数设置
numParticles = 50;