best_solution = pso() best_value = objective_function1(best_solution) 假设已经全部定义好，改写成matlab语言

在MATLAB中实现粒子群优化（PSO）算法通常会使用自定义函数来定义`pso`和`objective_function1`。`pso`函数通常会接受一些参数，比如粒子群的大小、位置的下界和上界、迭代次数等，并返回全局最优解。`objective_function1`是目标函数，它计算给定解的适应度值。

以下是一个简单的例子，展示如何用MATLAB代码实现上述功能：

% 假设已经有了一个粒子群优化算法的实现pso函数
% pso函数返回全局最优解best_solution和全局最优值best_value
% objective_function1函数计算给定解的适应度值

% 定义粒子群优化算法的参数（根据实际情况定义这些参数）
n = 30; % 粒子群数量
lb = [0, 0]; % 搜索空间的下界
ub = [10, 10]; % 搜索空间的上界
max_iter = 100; % 最大迭代次数

% 调用粒子群优化算法
[best_solution, best_value] = pso(n, lb, ub, max_iter, @objective_function1);

% 定义目标函数
function score = objective_function1(solution)
    % 这里是目标函数的实现，例如求解一个二次函数的最小值
    score = solution(1)^2 + solution(2)^2;
end

请注意，`pso`函数不是MATLAB内置函数，所以你需要自己定义这个函数。`pso`函数将包含粒子群优化算法的实现细节，而`objective_function1`函数则是你想要优化的具体目标函数。