pso算法matlab，适应度函数为：f=0.5/((100.0y)/(0.1/y + 50.0)^2 + 10.0xz^2 - 100.0xz^3) + (0.5(0.037/(x*y)^(1/2))^(1/2))/z^(1/2)

以下是使用PSO算法求解适应度函数的MATLAB代码示例：

% PSO算法求解适应度函数
clear, clc

% 设置参数
num_particles = 50; % 粒子数量
num_dimensions = 3; % 搜索维度数
max_iter = 100; % 最大迭代次数
c1 = 2; % 学习因子1
c2 = 2; % 学习因子2
w = 1; % 惯性权重
lb = [0.1, 0.1, 0.1]; % 搜索空间下限
ub = [1, 1, 1]; % 搜索空间上限

% 初始化粒子位置和速度
particles = rand(num_particles, num_dimensions) .* (ub - lb) + lb;
velocities = zeros(num_particles, num_dimensions);

% 初始化全局最优位置和适应度值
g_best_pos = particles(1, :);
g_best_fit = fitness(g_best_pos);

% 迭代求解
for i = 1:max_iter
    % 更新粒子速度和位置
    for j = 1:num_particles
        % 更新速度
        velocities(j, :) = w .* velocities(j, :) ...
            + c1 .* rand(1, num_dimensions) .* (p_best_pos(j, :) - particles(j, :)) ...
            + c2 .* rand(1, num_dimensions) .* (g_best_pos - particles(j, :));
        % 限制速度范围
        velocities(j, :) = max(velocities(j, :), lb);
        velocities(j, :) = min(velocities(j, :), ub);
        % 更新位置
        particles(j, :) = particles(j, :) + velocities(j, :);
        % 限制位置范围
        particles(j, :) = max(particles(j, :), lb);
        particles(j, :) = min(particles(j, :), ub);
    end
    
    % 更新个体最优位置和适应度值
    for j = 1:num_particles
        p_best_fit(j) = fitness(p_best_pos(j, :));
        if p_best_fit(j) < fitness(particles(j, :))
            p_best_pos(j, :) = particles(j, :);
        end
    end
    
    % 更新全局最优位置和适应度值
    for j = 1:num_particles
        if fitness(p_best_pos(j, :)) < g_best_fit
            g_best_pos = p_best_pos(j, :);
            g_best_fit = fitness(g_best_pos);
        end
    end
    
    % 输出当前迭代的最优解
    fprintf('Iteration %d: f(%f, %f, %f) = %f\n', i, g_best_pos(1), g_best_pos(2), g_best_pos(3), g_best_fit);
end

% 适应度函数
function f = fitness(x)
    y = x(1);
    z = x(2);
    x = x(3);
    f = 0.5/((100.0*y)/(0.1/y + 50.0)^2 + 10.0*x*z^2 - 100.0*x*z^3) ...
        + (0.5*(0.037/(x*y)^(1/2))^(1/2))/z^(1/2);
end

需要注意的是，适应度函数中涉及到除法操作，可能会出现除以0的情况，需要在代码中进行相应的判断和处理。