将这个代码改成基于粒子群优化算法

好的，我来帮您将这个代码改成基于粒子群优化算法的代码。下面是修改后的代码：

function [duty,iterations] = PSOTOMPPT(vpv,ipv)
    persistent p dc dbest counter iteration iter_max num w c1 c2 v_max v_min pbest gbest particles;
    if isempty(num)
        num = 10;
    end
    if isempty(p)
        p = zeros(1, num);
        dbest = 0;
        counter = 0;
        iteration = 0;
        iter_max = 15;
        w = 0.7; % 惯性权重
        c1 = 1.5; % 学习因子 1
        c2 = 1.5; % 学习因子 2
        v_max = 0.2; % 粒子最大速度
        v_min = -0.2; % 粒子最小速度
    end
    if isempty(dc)
        dc = linspace(0, 0.7, num);
    end
    iterations = iteration;
    if iterations <= iter_max
        if counter >= 1 && counter <= 100
            duty = dc(u);
            counter = counter + 1;
            return;
        end
        if u >= 1 && u <= num
            p(u) = vpv * ipv;
        end
        if isempty(particles)
            particles = zeros(num, 2);
            for i = 1:num
                particles(i, 1) = dc(i); % 粒子位置
                particles(i, 2) = rand() * (v_max - v_min) + v_min; % 粒子速度
            end
            pbest = particles; % 个体最优位置
            gbest = particles(1, :); % 全局最优位置
            for i = 2:num
                if p(vpv, ipv, particles(i, 1)) > p(vpv, ipv, gbest(1))
                    gbest = particles(i, :);
                end
            end
        end
        for i = 1:num
            particles(i, 2) = w * particles(i, 2) + c1 * rand() * (pbest(i, 1) - particles(i, 1)) + c2 * rand() * (gbest(1) - particles(i, 1));
            if particles(i, 2) > v_max
                particles(i, 2) = v_max;
            end
            if particles(i, 2) < v_min
                particles(i, 2) = v_min;
            end
            particles(i, 1) = particles(i, 1) + particles(i, 2);
            if particles(i, 1) > 1
                particles(i, 1) = 1;
            end
            if particles(i, 1) < 0
                particles(i, 1) = 0;
            end
            if p(vpv, ipv, particles(i, 1)) > p(vpv, ipv, pbest(i, 1))
                pbest(i, :) = particles(i, :);
                if p(vpv, ipv, particles(i, 1)) > p(vpv, ipv, gbest(1))
                    gbest = particles(i, :);
                end
            end
        end
        dc = gbest(1);
        duty = dc;
        counter = counter + 1;
        u = find(dc == linspace(0, 0.7, num));
        u = u(1);
        iteration = iteration + 1;
        return;
    else
        duty = dbest;
        return;
    end
end

function P = p(vpv, ipv, dc)
    P = vpv * ipv * dc;
end

在这个新的代码中，我添加了一些新的变量和参数，如 w、c1、c2、v_max、v_min、particles、pbest、gbest 等。同时修改了函数的主要逻辑，通过粒子群算法来寻找最优解。粒子群算法的主要思想是通过不断调整粒子的位置和速度，来寻找最优解。在这个代码中，每个粒子的位置就是 duty 的值，速度就是 particles(i,2) 的值。在每次迭代的过程中，不断更新粒子的位置和速度，并通过 p 函数计算出每个粒子对应的 p 值。在每次迭代结束后，通过比较每个粒子的 p 值，找到全局最优解，并返回对应的 duty 值。