在matlab上怎样通过粒子群算法实现工业园区气体浓度监测覆盖率范围最大，成本最低，适应度函数为覆盖率与监测器数量的关系式的代码怎么写

以下是基于粒子群算法实现工业园区气体浓度监测覆盖率范围最大，成本最低的MATLAB代码，其中适应度函数为覆盖率与监测器数量的关系式：

% 设置问题参数
num_sensors = 20; % 监测器数量
sensor_cost = 1000; % 单个监测器成本
park_size = 1000; % 工业园区大小
num_particles = 50; % 粒子数量
max_iter = 100; % 最大迭代次数
w = 0.6; % 惯性因子
c1 = 1.8; % 学习因子1
c2 = 1.8; % 学习因子2

% 初始化粒子群
pos = rand(num_particles, num_sensors) * park_size; % 粒子位置
vel = zeros(num_particles, num_sensors); % 粒子速度
pbest_pos = pos; % 个体最优位置
pbest_val = zeros(num_particles, 1); % 个体最优适应度
gbest_pos = zeros(1, num_sensors); % 全局最优位置
gbest_val = -inf; % 全局最优适应度

% 计算初始适应度
for i = 1:num_particles
    coverage = calculate_coverage(pos(i, :), park_size);
    cost = sensor_cost * sum(pos(i, :) ~= 0);
    fitness = coverage / cost;
    pbest_val(i) = fitness;
    if fitness > gbest_val
        gbest_val = fitness;
        gbest_pos = pos(i, :);
    end
end

% 迭代更新
for iter = 1:max_iter
    for i = 1:num_particles
        % 更新速度
        vel(i, :) = w * vel(i, :) + c1 * rand(1, num_sensors) .* (pbest_pos(i, :) - pos(i, :)) + c2 * rand(1, num_sensors) .* (gbest_pos - pos(i, :));
        % 更新位置
        pos(i, :) = pos(i, :) + vel(i, :);
        % 边界处理
        pos(i, :) = max(pos(i, :), 0);
        pos(i, :) = min(pos(i, :), park_size);
        % 计算适应度
        coverage = calculate_coverage(pos(i, :), park_size);
        cost = sensor_cost * sum(pos(i, :) ~= 0);
        fitness = coverage / cost;
        % 更新个体最优
        if fitness > pbest_val(i)
            pbest_val(i) = fitness;
            pbest_pos(i, :) = pos(i, :);
        end
        % 更新全局最优
        if fitness > gbest_val
            gbest_val = fitness;
            gbest_pos = pos(i, :);
        end
    end
end

% 计算监测器覆盖率
coverage = calculate_coverage(gbest_pos, park_size);
fprintf('监测器数量：%d\n', sum(gbest_pos ~= 0));
fprintf('监测器覆盖率：%f\n', coverage);

% 计算监测器覆盖率函数
function coverage = calculate_coverage(sensor_pos, park_size)
    x = linspace(0, park_size, 100);
    y = linspace(0, park_size, 100);
    [X, Y] = meshgrid(x, y);
    Z = zeros(size(X));
    for i = 1:length(sensor_pos)
        if sensor_pos(i) ~= 0
            Z = Z + gaussian(X, Y, sensor_pos(i), park_size / 10);
        end
    end
    coverage = sum(Z(:) > 0) / numel(Z);
end

% 高斯分布函数
function Z = gaussian(X, Y, pos, sigma)
    Z = exp(-((X - pos).^2 + (Y - pos).^2) / (2 * sigma^2));
end

其中，`num_sensors`表示监测器数量，`sensor_cost`表示单个监测器成本，`park_size`表示工业园区大小，`num_particles`表示粒子数量，`max_iter`表示最大迭代次数，`w`、`c1`、`c2`分别为惯性因子、学习因子1和学习因子2。在代码中，我们首先初始化粒子群，并计算初始适应度。然后，通过迭代更新粒子的位置和速度，并计算适应度。在每次迭代中，我们更新个体最优位置和全局最优位置，并在迭代结束后输出监测器数量和监测器覆盖率。最后，我们定义了一个高斯分布函数和一个计算监测器覆盖率的函数。