function [duty,iterations] = TSOMPPT(vpv,ipv) persistent p u dc dbest counter iteration iter_max num; if isempty(num) num=10; end if isempty(p) p=zeros(1,num); dbest=0; counter=0; u=1; iteration=0; iter_max=15; end if isempty(dc) dc=linspace(0,0.7,num); end iterations=iteration; if iterations<=iter_max if(counter>=1 && counter<=100) duty=dc(u); counter=counter+1; return; end if(u>=1 && u<=num) p(u)=vpv*ipv; end u=u+1; if(u<num+1) duty=dc(u); counter=1; return; End u=1; counter=1; iteration=iteration+1; [m,i]=max(p); dbest=dc(i); dc1=EPOUpdateDuty(dbest,dc,iteration,iter_max,num); dc=dc1; duty=dc(u); return; Else duty=dbest; return; End end function D=EPOUpdateDuty(dbest,d,iter,iter_max,num) D=zeros(1,num); dup=zeros(1,num); persistent s; if isempty(s) s=0.5; End res=0.01; if iter>iter_max iter=iter_max; End eta=(res/s)^(iter/iter_max); s=s*eta for i=1:num deltaD=s*(2*rand()-1); if d(i)==dbest dup(i)=dbest; Else dup(i)=dbest+deltaD; End if dup(i)>1 dup(i)=1; End if dup(i)<0 dup(i)=0; End End D=dup; end

这是一个基于阈值逐步逼近的迭代算法，用于优化太阳能逆变器的PWM占空比。代码中使用了一个数组p来记录每个占空比下的功率输出，然后在每次迭代中更新占空比数组dc，并重新计算功率输出。在迭代的过程中，记录当前最优的占空比dbest，并以此为基础，不断更新dc数组。

为了将其改写成基于粒子群优化算法，我们可以参考以下步骤：

1. 首先，我们需要将代码中的迭代次数iter_max设定为一个较大的值，例如100。

2. 我们需要引入粒子群算法的相关参数，包括粒子个数，惯性权重w，加速常数c1和c2。我们可以将粒子数设为10，并将w设为0.72，c1和c2都设为1.49。

3. 我们需要为每个粒子引入速度v和个体最优位置pbest。这些变量应该被初始化为0或者与原代码中的变量保持一致。

4. 在每次迭代中，使用粒子群算法更新每个粒子的位置和速度，以及记录全局最优位置gbest和个体最优位置pbest。

5. 在每次迭代结束后，使用pbest数组更新dc数组，作为下一次迭代的基础。

下面是基于粒子群优化算法的改写代码：

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function [duty,iterations] = TSOMPPT(vpv,ipv) persistent p u dc dbest counter iteration iter_max num; if isempty(num) num=10; end if isempty(p) p=zeros(1,num); dbest=0; counter=0; u=1; iteration=0; iter_max=15; end if isempty(dc) dc=linspace(0,0.7,num); end iterations=iteration; if iterations<=iter_max if(counter>=1 && counter<=100) duty=dc(u); counter=counter+1; return; end if(u>=1 && u<=num) p(u)=vpv*ipv; end u=u+1; if(u<num+1) duty=dc(u); counter=1; return; end u=1; counter=1; iteration=iteration+1; [m,i]=max(p); dbest=dc(i); dc1=EPOUpdateDuty(dbest,dc,iteration,iter_max,num); dc=dc1; duty=dc(u); return; else duty=dbest; return; end end

这是一个 MATLAB 函数，名为 `TSOMPPT`，用于实现一种基于 OMP 算法的 MPPT (Maximum Power Point Tracking) 算法。该函数的输入参数为 `vpv` 和 `ipv`，分别表示光伏电池板的电压和电流。函数的输出参数为 `duty` 和 `iterations`，分别表示 PWM 的占空比和算法执行的迭代次数。

函数中使用了多个 `persistent` 变量，包括了 `p`、`u`、`dc`、`dbest`、`counter`、`iteration`、`iter_max` 和 `num`。`p` 是一个 1x10 的行向量，用于保存每个 `dc` 值对应的功率值。`u` 是一个整型变量，用于记录当前遍历到了 `p` 向量的哪一个元素。`dc` 是一个 1x10 的行向量，用于保存待遍历的 PWM 值。`dbest` 是一个实数型变量，表示最优的 PWM 值。`counter` 是一个整型变量，用于记录当前的迭代次数。`iteration` 是一个整型变量，用于记录算法执行的总迭代次数。`iter_max` 是一个整型常量，表示算法执行的最大迭代次数。`num` 是一个整型常量，表示 PWM 值的个数。

函数的执行过程分为两个阶段。在第一阶段中，函数会快速遍历 `dc` 向量的所有元素，以找到一个初始的 PWM 值。在第二阶段中，函数会在初始 PWM 值的基础上进行进一步优化，以找到更优的 PWM 值。

在第一阶段中，函数会先检查 `num` 变量是否已经被初始化，如果没有，则将其初始化为 10。然后，函数会检查 `p`、`dbest`、`counter`、`u`、`iteration` 和 `iter_max` 变量是否已经被初始化，如果没有，则将它们初始化为相应的值。最后，函数会检查 `dc` 向量是否已经被初始化，如果没有，则生成一个包含 10 个等间距数值的向量。

在第二阶段中，函数会根据当前的迭代次数 `iteration` 判断是否需要执行算法。如果当前的迭代次数小于等于最大迭代次数 `iter_max`，则执行算法。在这个阶段中，函数会先检查 `counter` 的值，如果在 1 到 100 的范围内，则返回当前的 PWM 值，并将 `counter` 的值加 1。如果 `counter` 的值大于 100，则将 `u` 的值加 1，表示遍历 `dc` 向量的下一个元素，并返回新的 PWM 值。当 `u` 的值遍历完所有的元素时，函数会调用 `EPOUpdateDuty` 函数更新 PWM 值，并将 `u` 和 `counter` 的值重置为 1，以进行下一次迭代。

在算法执行的过程中，函数会根据每个 PWM 值计算出相应的功率值，并将其保存在 `p` 向量中。当算法执行的迭代次数达到最大迭代次数时，函数会返回最优的 PWM 值 `dbest`。

function [duty,iterations] = ESOMPPT(vpv,ipv) persistent p u dc dbest counter iteration iter_max num; if isempty(num) num=10; end if isempty(p) p=zeros(1,num); dbest=0; counter=0; u=1; iteration=0; iter_max=15; end if isempty(dc) dc=linspace(0,0.7,num); end iterations=iteration; if iterations<=iter_max if(counter>=1 && counter<=100) duty=dc(u); counter=counter+1; return; end if(u>=1 && u<=num) p(u)=vpv*ipv; end u=u+1; if(u<num+1) duty=dc(u); counter=1; return; end u=1; counter=1; iteration=iteration+1; [m,i]=max(p); dbest=dc(i); dc1=EPOUpdateDuty(dbest,dc,iteration,iter_max,num); dc=dc1; duty=dc(u); return; else duty=dbest; return; end end function D=EPOUpdateDuty(dbest,d,iter,iter_max,num) D=zeros(1,num); dup=zeros(1,num); persistent s; if isempty(s) s=0.5; end res=0.01; if iter>iter_max iter=iter_max; end eta=(res/s)^(iter/iter_max); s=s*eta for i=1:num deltaD=s*(2*rand()-1); if d(i)==dbest dup(i)=dbest; else dup(i)=dbest+deltaD; end if dup(i)>1 dup(i)=1; end if dup(i)<0 dup(i)=0; end end D=dup; end

这段代码看起来像是用于控制某种电力系统的程序，其中包括输入电压和电流的变量vpv和ipv。函数ESOMPPT似乎是使用某种进化算法来优化占空比（duty cycle）的函数，其中包括一个循环来迭代计算，直到达到最大迭代次数为止。在每次迭代中，该算法会随机生成一组新的占空比值，并将最佳占空比值与当前占空比值进行比较。最终，该函数将返回最佳占空比值。