我需要一个粒子群优化算法优化锂离子电池充电曲线的MATLAB代码

以下是一个简单的粒子群优化算法优化锂离子电池充电曲线的MATLAB代码：

% 设置参数
pop_size = 50; % 粒子数目
max_iter = 100; % 最大迭代次数
c1 = 2; % 加速常数1
c2 = 2; % 加速常数2
w = 0.7; % 惯性权重
bounds = [0 1; 0 1; 0 1; 0 1]; % 变量范围
d = size(bounds, 1); % 变量数目

% 初始化粒子群
pop = rand(pop_size, d);
vel = zeros(pop_size, d);
fitness = zeros(pop_size, 1);
pbest = pop;
gbest = zeros(1, d);
gbest_fitness = inf;

% 计算初始适应度
for i = 1:pop_size
    fitness(i) = evaluate(pop(i,:));
    if fitness(i) < gbest_fitness
        gbest_fitness = fitness(i);
        gbest = pop(i,:);
    end
end

% 开始迭代
for iter = 1:max_iter
    for i = 1:pop_size
        % 更新速度和位置
        vel(i,:) = w * vel(i,:) + c1 * rand(1,d) .* (pbest(i,:) - pop(i,:)) ...
            + c2 * rand(1,d) .* (gbest - pop(i,:));
        pop(i,:) = pop(i,:) + vel(i,:);

        % 边界处理
        for j = 1:d
            if pop(i,j) < bounds(j,1)
                pop(i,j) = bounds(j,1);
                vel(i,j) = 0;
            elseif pop(i,j) > bounds(j,2)
                pop(i,j) = bounds(j,2);
                vel(i,j) = 0;
            end
        end

        % 更新个体最优解
        if evaluate(pop(i,:)) < evaluate(pbest(i,:))
            pbest(i,:) = pop(i,:);
        end

        % 更新全局最优解
        if evaluate(pop(i,:)) < gbest_fitness
            gbest_fitness = evaluate(pop(i,:));
            gbest = pop(i,:);
        end
    end
end

% 输出最优解和最优解的适应度
fprintf('最优解: [%.4f, %.4f, %.4f, %.4f]\n', gbest);
fprintf('最优解的适应度: %.4f\n', gbest_fitness);

% 评估函数
function fitness = evaluate(x)
    % 在这里编写锂离子电池充电曲线的评估函数
end

在这个代码中，我们使用了一个四维的向量作为粒子的位置，表示锂离子电池充电曲线的四个参数。在初始化时，我们使用随机数生成了一组粒子群，并计算了每个粒子的适应度。接着，我们使用粒子群优化算法迭代更新每个粒子的速度和位置，并更新每个粒子的个体最优解和全局最优解。

在这个代码中，你需要编写一个适应度函数，根据锂离子电池充电曲线的四个参数计算出其适应度。你可以根据具体的需求编写不同的适应度函数。

使用这个代码，你可以运行粒子群优化算法来优化锂离子电池充电曲线的四个参数，得到最优的充电曲线。