用MATLAB实现，针对单MEC服务器多用户场景，PSO算法与传统的算法相比，在降低UE任务执行总时延方面性能更优。并用MALAB画性能比较的结果图出。

好的，这个问题需要用到MATLAB编程和PSO算法知识。我会尽力帮助你回答这个问题。

首先，我们需要了解PSO算法的基本原理。PSO算法是一种启发式优化算法，它的基本思想是模拟鸟群的觅食行为，通过不断地迭代寻找全局最优解。PSO算法通常用于解决优化问题。

在单MEC服务器多用户场景中，我们可以将UE任务分配给不同的用户进行处理，以降低UE任务执行总时延。传统的算法可能采用贪心算法等方法进行任务分配，但是这种方法可能无法得到全局最优解。

PSO算法可以较好地解决这种优化问题。我们可以将UE任务分配看作是一个优化问题，将任务分配方案看作是一个向量，然后使用PSO算法进行优化，以得到最优的任务分配方案。

下面是一些MATLAB代码示例，用于实现PSO算法并比较其性能与传统算法：

% 首先定义优化问题的目标函数
function f = objective(x)
    % x 是任务分配方案向量，f 是总时延
    % 在这里计算总时延
end

% 然后定义 PSO 算法的参数
n = 100; % 粒子数
max_iter = 100; % 最大迭代次数
w = 0.7; % 惯性权重
c1 = 1.5; % 自我认知因子
c2 = 1.5; % 社会认知因子

% 初始化粒子的位置和速度
x = rand(n, task_num); % 任务分配方案向量
v = rand(n, task_num); % 速度向量

% 开始迭代
for iter = 1:max_iter
    % 计算每个粒子的适应度
    f = objective(x);
    
    % 更新全局最优解
    [global_best_value, global_best_index] = min(f);
    global_best_solution = x(global_best_index, :);
    
    % 更新每个粒子的最优解
    personal_best_value = f;
    personal_best_solution = x;
    for i = 1:n
        if f(i) < personal_best_value(i)
            personal_best_value(i) = f(i);
            personal_best_solution(i, :) = x(i, :);
        end
    end
    
    % 更新速度和位置
    r1 = rand(n, task_num);
    r2 = rand(n, task_num);
    v = w * v + c1 * r1 .* (personal_best_solution - x) + c2 * r2 .* (global_best_solution - x);
    x = x + v;
end

% 得到最优的任务分配方案
optimal_solution = global_best_solution;

上面的代码演示了如何使用PSO算法求解任务分配问题。在实际应用中，还需要根据具体情况调整参数以获得最佳结果。

为了比较PSO算法与传统算法的性能，我们可以使用MATLAB中的绘图函数，例如plot()函数。下面是一些示例代码：

% 首先定义传统算法的目标函数
function f = traditional_objective(x)
    % x 是任务分配方案向量，f 是总时延
    % 在这里计算总时延
end

% 然后使用传统算法求解任务分配问题
traditional_solution = traditional_algorithm();

% 比较 PSO 算法和传统算法的性能
pso_time = []; % 记录 PSO 算法的运行时间
traditional_time = []; % 记录传统算法的运行时间
for i = 1:10 % 运行 10 次实验
    tic;
    optimal_solution = pso_algorithm();
    pso_time(i) = toc;
    
    tic;
    traditional_solution = traditional_algorithm();
    traditional_time(i) = toc;
end

% 绘制比较结果图
figure;
plot(pso_time, 'r');
hold on;
plot(traditional_time, 'b');
xlabel('实验次数');
ylabel('运行时间（秒）');
legend('PSO算法', '传统算法');

上面的代码演示了如何使用绘图函数比较PSO算法和传统算法的性能。在实际应用中，还需要根据具体情况调整绘图参数以获得最佳结果。

希望这些代码示例对你有所帮助！