写一个基于粒子群优化算法实现瞬变电磁法视电阻率反演的matlab代码

编写一个基于粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）算法实现瞬变电磁法（Transient Electromagnetic，TEM）视电阻率反演的MATLAB代码是一个复杂的过程，涉及到数学建模、优化算法和数值计算。下面是一个简化版的示例代码，实际应用可能需要根据具体地质模型和实验数据进行修改：

% 导入所需库
addpath('pso-matlab-toolbox'); % 假设你已经安装了PSO toolbox

% 假设我们有实验测得的数据（电阻率）
measured_data = ...; 

% 初始化参数
n_particles = 50; % 粒子数
max_iterations = 100; % 迭代次数
swarm_position = rand(n_particles, n_params); % 初始位置矩阵
velocities = zeros(n_particles, n_params); % 初始速度矩阵
best_positions = swarm_position; % 最优解存储
global_best = best_positions(1); % 全局最优解

% 定义粒子更新函数
function [position, fitness] = update_particle(position, velocities, swarm_position, measured_data, params)
    % 算法核心部分：计算每个粒子的新位置和适应度值
    % ... (这里填充具体的计算公式，考虑电导率与测量数据的关系)

end

% PSO主循环
for iter = 1:max_iterations
    % 更新粒子位置和速度
    for i = 1:n_particles
        position = update_particle(swarm_position(i,:), velocities(i,:), best_positions, measured_data, params);
        
        % 更新个人最优值和全局最优值
        if fitness(position) < fitness(best_positions(i))
            velocities(i,:) = ...; % 更新速度
            best_positions(i,:) = position;
            
        end
        
        % 比较全局最优值
        if fitness(position) < fitness(global_best)
            global_best = position;
        end
    end
    
    % 可选：显示进度信息
    disp(['Iteration ', num2str(iter), ' / ', num2str(max_iterations)])
end

% 结果
global_optimum_solution = global_best;