请用matlab帮我写一个组合优化类的粒子群选址算法的代码

以下是一个基于粒子群算法的组合优化问题的 MATLAB 代码示例：

function [best_position, best_fitness] = PSO(num_particles, num_iterations, num_variables, fitness_function)
    % Initialize the particle swarm
    swarm = struct('position', {}, 'velocity', {}, 'fitness', {}, 'best_position', {}, 'best_fitness', {});
    for i = 1:num_particles
        swarm(i).position = round(rand(1, num_variables));
        swarm(i).velocity = zeros(1, num_variables);
        swarm(i).fitness = 0;
        swarm(i).best_position = swarm(i).position;
        swarm(i).best_fitness = 0;
    end
    
    % Find the best particle
    best_particle = swarm(1);
    for i = 2:num_particles
        if swarm(i).best_fitness > best_particle.best_fitness
            best_particle = swarm(i);
        end
    end
    
    % Optimize the particle swarm
    for i = 1:num_iterations
        for j = 1:num_particles
            % Evaluate fitness
            swarm(j).fitness = fitness_function(swarm(j).position);
            if swarm(j).fitness > swarm(j).best_fitness
                swarm(j).best_fitness = swarm(j).fitness;
                swarm(j).best_position = swarm(j).position;
            end
            if swarm(j).fitness > best_particle.best_fitness
                best_particle = swarm(j);
            end
            
            % Update velocity and position
            r1 = rand(1, num_variables);
            r2 = rand(1, num_variables);
            swarm(j).velocity = 0.5 * swarm(j).velocity + ...
                1.0 * r1 .* (swarm(j).best_position - swarm(j).position) + ...
                1.0 * r2 .* (best_particle.position - swarm(j).position);
            swarm(j).position = round(rand(1, num_variables) < sigmoid(swarm(j).velocity));
        end
    end
    
    % Return the best position and fitness
    best_position = best_particle.best_position;
    best_fitness = best_particle.best_fitness;
end

% Sigmoid function
function y = sigmoid(x)
    y = 1.0 ./ (1.0 + exp(-x));
end

这个代码示例中，我们定义了一个 `PSO` 函数，它代表了整个粒子群算法，包括粒子群、迭代次数、变量数、适应度函数等。在函数中，我们首先初始化粒子群，然后寻找全局最佳位置，接着进行粒子的更新和位置的更新等操作。整个算法的核心是 `for` 循环，其中包括了粒子的更新、适应度的评估、全局最佳位置的更新等操作。

在这个示例中，我们使用了一个简单的适应度函数，即计算二进制字符串中 1 的个数。你可以将适应度函数替换成你自己的问题的适应度函数。