粒子群算法求解列车运行调整问题的matlab代码怎么写

粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种常用的优化算法，可以用来求解列车运行调整问题。

以下是一个简单的MATLAB代码示例，实现了一个粒子群算法来求解列车调度问题。

% 列车调度问题
% 有一列列车需要从起点出发到达终点，并在途中经过多个车站。
% 列车的速度是恒定的，但在不同的车站会停留一段时间。
% 我们的目标是通过调整列车在每个车站停留的时间，使得列车到达终点的时间最短。

% 设置参数
n_stations = 10; % 车站数量
v_train = 80; % 列车速度，单位：km/h
station_distances = [20 35 50 70 85 100 115 130 150 170]; % 车站之间的距离，单位：km
target_time = 3; % 目标到达时间，单位：h

% 定义目标函数
function [time_diff] = train_schedule(schedule)
    % 计算列车到达每个车站的时间
    train_times = zeros(1, n_stations);
    for i = 2:n_stations
        train_times(i) = train_times(i-1) + station_distances(i-1) / v_train + schedule(i-1);
    end
    
    % 计算列车到达终点的时间
    end_time = train_times(end) + station_distances(end) / v_train;
    
    % 计算与目标到达时间的时间差
    time_diff = end_time - target_time;
end

% 使用粒子群算法进行优化
n_particles = 100; % 粒子数量
n_iterations = 50; % 迭代次数
w = 0.8; % 惯性权重
c1 = 1; % 学习因子1
c2 = 1; % 学习因子2

% 初始化粒子位置和速度
positions = zeros(n_particles, n_stations-1);
velocities = zeros(n_particles, n_stations-1);
for i = 1:n_particles
    positions(i,:) = rand(1, n_stations-1) * 5; % 随机生成每个车站停留的时间（最长5小时）
end

% 初始化粒子最佳位置和最佳适应度
pbest_positions = positions;
pbest_scores = inf(1, n_particles);
for i = 1:n_particles
    score = train_schedule(positions(i,:));
    if score < pbest_scores(i)
        pbest_scores(i) = score;
        pbest_positions(i,:) = positions(i,:);
    end
end

% 初始化全局最佳位置和最佳适应度
gbest_position = pbest_positions(1,:);
gbest_score = pbest_scores(1);
for i = 1:n_particles
    if pbest_scores(i) < gbest_score
        gbest_score = pbest_scores(i);
        gbest_position = pbest_positions(i,:);
    end
end

% 迭代优化