matlab粒子群算法优化天线相位幅度代码

Matlab中的粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种模拟鸟群觅食行为的搜索算法，常用于解决复杂的优化问题，包括调整天线阵列的相位和幅度，以改善无线通信系统的性能。

编写这样的代码需要几个步骤：

1. 初始化：创建粒子群体（每个粒子代表一组天线的相位和幅度值），并设置全局最佳解（gBest）和局部最佳解（pBest）。

num_particles = 50; % 粒子数
dimensions = 2; % 相位和幅度各算作一维
x = rand(num_particles, dimensions); % 初始位置
v = zeros(num_particles, dimensions); % 初始速度
best_positions = x; % pBest存储
global_best = x(1,:);

2. 移动更新：基于粒子当前位置、速度及历史最优值，更新粒子的位置。

for i = 1:num_particles
    r1 = rand(); % 随机数
    r2 = rand();
    
    particle_new_position = x(i,:) + r1 * (global_best - x(i,:)) + r2 * (best_positions(i,:) - x(i,:));
    if isInsideBoundaries(particle_new_position) % 检查新位置是否在允许范围内
        if fitnessFcn(particle_new_position) > fitnessFcn(x(i,:)) % 计算适应度函数
            v(i,:) = velocity(x(i,:), particle_new_position);
            best_positions(i,:) = particle_new_position;
            if fitnessFcn(particle_new_position) > fitnessFcn(global_best)
                global_best = particle_new_position;
            end
        else
            v(i,:) = velocity(x(i,:), x(i,:)); % 如果适应度差，则保持当前速度
        end
    else
        v(i,:) = velocity(x(i,:), x(i,:)); % 越界则回到边界内
    end
end

3. 更新粒子的速度和位置：这里`velocity()`函数通常会包含一些公式来调整速度，如惯性和认知权重等。

4. 可选：设置迭代次数，达到预设条件后停止算法，返回全局最佳解作为优化结果。

for iter = 1:max_iterations % 迭代次数
    % ... (执行上述移动更新)
end
optimized_antenna_params = global_best;