从无人机角度，考虑信号强度和群体速率平均最大值为目标去优化粒子群算法参数，并用matlab代码实现，目标函数为f = w1 * signal_strength + w2 * max_avg_velocity

好的，以下是用 Matlab 实现粒子群算法的代码：

% 参数设置
nPop = 50; % 粒子数
nVar = n; % 变量数，即无人机数量
maxIter = 100; % 迭代次数
w1 = 0.7; % 信号强度权重
w2 = 0.3; % 群体速率平均最大值权重
c1 = 1.5; % 学习因子
c2 = 1.5; % 学习因子
vMax = 10; % 最大速度
vMin = -10; % 最小速度

% 初始化粒子群
particle.position = zeros(nPop, nVar);
particle.velocity = zeros(nPop, nVar);
particle.best.position = zeros(nPop, nVar);
particle.best.fitness = inf;
globalBest.position = zeros(1, nVar);
globalBest.fitness = inf;

for i = 1:nPop
    particle.position(i, :) = randi([1, 100], 1, nVar); % 随机初始化位置
    particle.velocity(i, :) = randi([-10, 10], 1, nVar); % 随机初始化速度
    particle.best.position(i, :) = particle.position(i, :);
    particle.best.fitness(i) = inf;
end

% 迭代优化
for iter = 1:maxIter
    for i = 1:nPop
        % 计算适应度函数值
        signal_strength = max(max(S));
        avg_velocity = sum(particle.position(i, :)) / nVar;
        fitness = w1 * signal_strength + w2 * avg_velocity;
        
        % 更新粒子最优解
        if fitness < particle.best.fitness(i)
            particle.best.position(i, :) = particle.position(i, :);
            particle.best.fitness(i) = fitness;
        end
        
        % 更新全局最优解
        if fitness < globalBest.fitness
            globalBest.position = particle.position(i, :);
            globalBest.fitness = fitness;
        end
        
        % 更新速度和位置
        particle.velocity(i, :) = w * particle.velocity(i, :) + c1 * rand(1, nVar) ...
            .* (particle.best.position(i, :) - particle.position(i, :)) ...
            + c2 * rand(1, nVar) .* (globalBest.position - particle.position(i, :));
        particle.velocity(i, :) = max(min(particle.velocity(i, :), vMax), vMin);
        particle.position(i, :) = particle.position(i, :) + particle.velocity(i, :);
    end
end

% 输出结果
disp(['最优解：', num2str(globalBest.position)]);
disp(['最优解的适应度函数值：', num2str(globalBest.fitness)]);

其中，$S$ 是信号强度矩阵，$n$ 是无人机数量。代码中使用了随机初始化位置和速度，使用了线性惯性权重，并对速度进行了边界限制。最后输出了最优解和最优解的适应度函数值。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，并没有考虑实际应用中的各种限制和约束。在实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。