帮我写一个 基于粒子群算法的MPPT算法的函数，输入是电压和电流，输出是占空比，代码用matlab实现

好的，我会帮你写一个基于粒子群算法的MPPT算法函数。以下是该函数的MATLAB代码：

function [duty_cycle] = mppt_pso(voltage, current)

% 粒子群算法的参数设置
num_particles = 20;
num_iterations = 100;
c1 = 2.05;
c2 = 2.05;
w = 0.729;

% MPPT算法所需的参数
panel_voltage = 17;
panel_power = voltage * current;

% 粒子的初始化
particle_position = rand(num_particles, 1);
particle_velocity = rand(num_particles, 1);

% 记录全局最优位置和适应度
global_best_position = particle_position(1);
global_best_fitness = fitness_func(global_best_position);

% 在一定的迭代次数内对粒子进行更新
for i = 1:num_iterations
    
    % 计算每个粒子的适应度并更新最优位置
    for j = 1:num_particles
        fitness = fitness_func(particle_position(j));
        if fitness > global_best_fitness
            global_best_fitness = fitness;
            global_best_position = particle_position(j);
        end
    end
    
    % 更新每个粒子的速度和位置
    for j = 1:num_particles
        particle_velocity(j) = w * particle_velocity(j) + c1 * rand() * (particle_position(j) - global_best_position) + c2 * rand() * (rand() - particle_position(j));
        particle_position(j) = particle_position(j) + particle_velocity(j);
        
        % 将粒子位置限制在0-1之间
        if particle_position(j) > 1
            particle_position(j) = 1;
        elseif particle_position(j) < 0
            particle_position(j) = 0;
        end
    end
end

% 返回全局最优位置作为占空比
duty_cycle = global_best_position;

% 计算粒子适应度的函数
    function [fitness] = fitness_func(position)
        duty_cycle = position;
        duty_cycle_voltage = duty_cycle * panel_voltage;
        duty_cycle_current = (panel_power / duty_cycle_voltage);
        error = abs(duty_cycle_current - current);
        fitness = 1 / error;
    end
end

接下来我会用这个函数来计算输入电压和电流所对应的占空比，但是请注意，这个代码只是一个示例，你可能需要根据实际需求进行调整。