粒子群优化算法matlab模板

请参考以下的粒子群优化算法的 MATLAB 模板：

% 粒子群优化算法 (Particle Swarm Optimization, PSO) MATLAB 模板

% 初始化
nParticles = 50; % 粒子数量
nDimensions = 10; % 解的维度
maxIterations = 100; % 最大迭代次数
c1 = 2; % 学习因子1
c2 = 2; % 学习因子2
w = 0.8; % 惯性权重

% 随机初始化粒子位置和速度
positions = rand(nParticles, nDimensions);
velocities = rand(nParticles, nDimensions);

% 初始化每个粒子的最佳位置和最佳适应度
personalBestPositions = positions;
personalBestFitnesses = inf(nParticles, 1);

% 初始化全局最佳位置和最佳适应度
globalBestPosition = zeros(1, nDimensions);
globalBestFitness = inf;

% 迭代优化过程
for iteration = 1:maxIterations
    % 计算每个粒子的适应度
    fitnesses = calculateFitness(positions);

    % 更新个体最佳位置和适应度
    updatePersonalBest = fitnesses < personalBestFitnesses;
    personalBestPositions(updatePersonalBest, :) = positions(updatePersonalBest, :);
    personalBestFitnesses(updatePersonalBest) = fitnesses(updatePersonalBest);

    % 更新全局最佳位置和适应度
    [minFitness, minIndex] = min(personalBestFitnesses);
    if minFitness < globalBestFitness
        globalBestFitness = minFitness;
        globalBestPosition = personalBestPositions(minIndex, :);
    end

    % 更新粒子速度和位置
    r1 = rand(nParticles, nDimensions);
    r2 = rand(nParticles, nDimensions);
    velocities = w * velocities + c1 * r1 .* (personalBestPositions - positions) + c2 * r2 .* (globalBestPosition - positions);
    positions = positions + velocities;
end

% 输出全局最佳位置和最佳适应度
disp('Global Best Position:');
disp(globalBestPosition);
disp('Global Best Fitness:');
disp(globalBestFitness);

% 适应度函数的定义
function fitnesses = calculateFitness(positions)
    % TODO: 根据实际问题定义适应度函数
    % fitnesses = ...
end

请根据实际问题自行定义适应度函数 `calculateFitness`，该函数根据粒子的位置计算其适应度值。你可以根据具体的优化问题来自定义适应度函数。

注意：这只是一个基本的 PSO 算法模板，你可能需要根据实际需求对其进行修改和优化。