假设已知扩散源浓度，如何用传感器对工业园区排放源排放的二氧化碳进行布点监测，实现监测范围最大，经济成本最低，覆盖率函数为覆盖监测点个数与预设监测点比值，针对此，如何在matlab上用粒子群算法编写代码，并得出覆盖率仿真结果图

这是一个非常具体的技术问题，需要考虑多个因素，例如监测点的位置、传感器的覆盖范围、监测要求等。这个问题需要进行进一步的讨论和研究才能得出最合适的方案。

关于使用粒子群算法编写代码，可以使用MATLAB中的Particle Swarm Optimization Toolbox。以下是一个简单的使用示例：

首先，定义目标函数，即覆盖率函数。例如，可以使用以下代码：

function y = coverage(x)
% x为监测点的位置向量
% 计算覆盖率
y = sum(x > 0) / length(x);
end

然后，使用Particle Swarm Optimization Toolbox中的`particleswarm`函数进行优化。例如，可以使用以下代码：

n = 100; % 监测点个数
lb = zeros(n, 1); % 监测点位置的下界
ub = ones(n, 1) * 1000; % 监测点位置的上界
options = optimoptions('particleswarm','Display','iter'); % 设置PSO算法的参数
[x,fval] = particleswarm(@coverage, n, lb, ub, options); % 进行PSO优化

最后，可以绘制覆盖率仿真结果图。例如，可以使用以下代码：

figure;
plot(x, zeros(size(x)), 'ro'); % 绘制监测点
xlim([0, 1000]);
ylim([-0.1, 0.1]);
xlabel('Position');
ylabel('Coverage');
title(sprintf('Coverage: %.2f', fval));

需要注意的是，以上代码只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。同时，还需要考虑PSO算法的局限性，例如容易陷入局部最优等问题。