根据下文写一段完整的matlab代码，内容是：本文介绍了一种基于粒子群算法的电动汽车充放电模型，旨在通过调整电价策略，促使电动汽车在非高峰时段消纳光伏电力，降低峰谷差，提高电网稳定性和用户满意度。模型考虑了约束条件，如充电电量、负荷和时间限制，以及实际的行驶行为数据。

% 定义粒子群优化器(Particle Swarm Optimization, PSO)参数
options = optimoptions('particleswarm', 'Display', 'iter', 'MaxIterations', 100, ... % 设置最大迭代次数
                     'PopulationSize', 50, 'VelocityUpdateFcn', 'binomial', ... % 鸽巢随机化速度更新函数
                     'PersonalBestHistoryLength', 5); % 保存个人最佳位置的历史长度

% 定义电动汽车充放电状态变量
numParticles = options.PopulationSize;
particlePositions = rand(numParticles, 4); % 初始化粒子位置 (电价策略, 充电量, 负荷, 时间)
particleVelocities = zeros(numParticles, 4);
particlePersonalBests = particlePositions; % 个人最佳位置
particleGlobalBest = inf*ones(1, 4); % 群体最佳位置

% 模型函数，计算适应度值（这里假设适应度是基于峰谷差和满意度的负值）
fitnessFunction = @(params) -evaluateFitness(params, loadData, solarPower, constraints); 

% 迭代优化过程
for iter = 1:options.MaxIterations
    % 更新粒子的速度和位置
    for i = 1:numParticles
        % 更新速度部分
        velocities(i,:) = binomial(options.VelocityUpdateFcn, particleVelocities(i,:), ...
                                  particlePersonalBests(i,:), particleGlobalBest);
        
        % 更新位置部分
        positions(i,:) = particlePositions(i,:) + velocities(i,:);
        
        % 应用边界条件和约束
        positions(i,:) = applyConstraints(positions(i,:), constraints);
        
        % 计算新位置的适应度值
        newFitness = fitnessFunction(positions(i,:));
        
        if newFitness < fitnessFunction(particlePersonalBests(i,:))
            particlePersonalBests(i,:) = positions(i,:);
        end
        
        if newFitness < fitnessFunction(particleGlobalBest)
            particleGlobalBest = positions(i,:);
        end
    end
    
    % 显示当前迭代信息
    disp(['Iteration: ', num2str(iter), ', Best Fitness: ', num2str(-particleGlobalBest(1))]);
end

% 最终找到的最优电价策略
optimalPolicy = particleGlobalBest;

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