pso算法matlab，适应度函数为：f=0.5/((100.0*y)/(0.1/y + 50.0)^2 + 10.0*x*z^2 - 100.0*x*z^3) + (0.5*(0.037/(x*y)^(1/2))^(1/2))/z^(1/2)

以下是使用PSO算法求解该适应度函数的MATLAB代码：

%定义适应度函数
function f = fitness(x)
    y = x(1);
    z = x(2);
    f = 0.5/((100.0*y)/(0.1/y + 50.0)^2 + 10.0*x*z^2 - 100.0*x*z^3) + (0.5*(0.037/(x*y)^(1/2))^(1/2))/z^(1/2);
end

%定义PSO算法参数
num_particles = 50; % 粒子数量
max_iterations = 100; % 迭代次数
w = 0.7; % 惯性权重
c1 = 1.5; % 自我认知因子
c2 = 1.5; % 社会认知因子
v_max = 2; % 最大速度限制
dimensions = 2; % 变量维度

% 初始化粒子位置和速度
particles = rand(num_particles, dimensions);
v = zeros(num_particles, dimensions);
p_best = particles;
p_best_fitness = inf(num_particles, 1);

% 迭代过程
for i = 1:max_iterations
    for j = 1:num_particles
        fitness_val = fitness(particles(j,:));
        
        % 更新个体最优解
        if fitness_val < p_best_fitness(j)
            p_best(j,:) = particles(j,:);
            p_best_fitness(j) = fitness_val;
        end
        
        % 更新全局最优解
        [g_best_fitness, g_best_index] = min(p_best_fitness);
        g_best = p_best(g_best_index,:);
        
        % 更新粒子速度和位置
        v(j,:) = w*v(j,:) + c1*rand(1,dimensions).*(p_best(j,:) - particles(j,:)) ...
               + c2*rand(1,dimensions).*(g_best - particles(j,:));
        v(j,:) = min(v(j,:), v_max);
        v(j,:) = max(v(j,:), -v_max);
        particles(j,:) = particles(j,:) + v(j,:);
    end
end

% 输出结果
fprintf('最优解：y=%f, z=%f\n', g_best(1), g_best(2));
fprintf('最优适应度值：%f\n', g_best_fitness);

在运行该代码时，需要将适应度函数和PSO算法参数加入文件中，然后使用MATLAB运行即可。