粒子群优化算法（PSO）是一种模拟群体行为的智能算法，广泛应用于解决复杂优化问题。它简单高效，易于实现，在工程设计、机器学习等领域大放异彩。💡今天就来分享一段用MATLAB编写的PSO代码，希望能帮助到需要的朋友！

首先，我们需要定义目标函数和参数设置。例如，可以选择经典的Rosenbrock函数作为测试函数，它具有非线性且多峰的特点，非常适合用来检验算法性能。接着初始化粒子群的位置与速度，并通过迭代更新每个粒子的最佳位置以及全局最优解。每一次迭代中，粒子会根据惯性权重、个体认知和社会认知三个部分调整自己的飞行轨迹。⏳

代码结构清晰，注释详细，方便理解。如果你对人工智能算法感兴趣，不妨动手试试！🌟记得先安装好MATLAB环境哦。同时，也可以尝试修改参数或替换目标函数，探索更多可能性。相信经过实践后，你对PSO的理解会更加深刻！💻🚀

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