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

为了实现布点监测，需要考虑以下因素：监测点的数量、位置、覆盖面积和经济成本。其中，覆盖面积即监测点能够监测到的污染物浓度范围。为了达到最大的监测范围和最小的经济成本，我们可以采用粒子群算法。

以下是MATLAB的粒子群算法实现：

首先，我们需要定义问题的目标函数。在这个问题中，我们的目标是最大化覆盖率。因此，我们可以将覆盖率作为目标函数，即：

function f = objfun(x)
% x 为监测点的坐标矩阵，每列表示一个监测点的横纵坐标
% 如：x = [x1,y1;x2,y2;x3,y3;...]
% 计算覆盖率
f = coverage(x);
end

接下来是覆盖率函数的编写。假设已知扩散源浓度分布为高斯分布，监测点的覆盖面积也为高斯分布。我们可以计算每个监测点的覆盖面积，然后计算总的覆盖率。

function f = coverage(x)
% x 为监测点的坐标矩阵，每列表示一个监测点的横纵坐标
% 如：x = [x1,y1;x2,y2;x3,y3;...]
% 计算每个监测点的覆盖面积
cov_area = zeros(size(x,1),1);
for i = 1:size(x,1)
    cov_area(i) = gaussian_cov(x(i,:));
end
% 计算总的覆盖率
f = sum(cov_area)/preset_points_num;
end

function f = gaussian_cov(x)
% x 为待计算监测点的坐标
% 计算该监测点的覆盖面积
f = exp(-((x(1)-source_x)^2+(x(2)-source_y)^2)/(2*cov_sigma^2));
end

然后，我们需要编写粒子群算法的主函数。主要包括初始化粒子位置和速度、更新位置和速度、更新全局最优解和个体最优解、更新惯性权重等。

function [best_x, best_f] = pso()
% 初始化
swarm_size = 100; % 粒子数
max_iter = 100; % 最大迭代次数
preset_points_num = 50; % 预设监测点数量
w = 0.8; % 惯性权重
c1 = 2; % 加速因子
c2 = 2;
v_max = 0.2; % 最大速度
x_min = 0; % 监测区域的边界
x_max = 100;
y_min = 0;
y_max = 100;
source_x = 50; % 扩散源位置
source_y = 50;
cov_sigma = 10; % 覆盖面积标准差
global_best_f = -inf; % 全局最优解
global_best_x = zeros(2,1); % 全局最优解坐标

% 初始化粒子位置和速度
x = rand(2,swarm_size).*[x_max-x_min;y_max-y_min]+[x_min;y_min];
v = rand(2,swarm_size).*[v_max;v_max]-[v_max/2;v_max/2];
pbest_x = x; % 个体最优解
pbest_f = -inf*ones(1,swarm_size);

% 循环迭代
for iter = 1:max_iter
    % 更新速度和位置
    for i = 1:swarm_size
        v(:,i) = w*v(:,i)+c1*rand(2,1).*(pbest_x(:,i)-x(:,i))+c2*rand(2,1).*(global_best_x-x(:,i));
        % 限制速度范围
        v(:,i) = min(max(v(:,i),-v_max),v_max);
        x(:,i) = x(:,i)+v(:,i);
        % 限制位置范围
        x(:,i) = min(max(x(:,i),[x_min;y_min]),[x_max;y_max]);
    end
    % 更新个体最优解和全局最优解
    for i = 1:swarm_size
        f = objfun(x(:,i));
        if f > pbest_f(i)
            pbest_x(:,i) = x(:,i);
            pbest_f(i) = f;
        end
        if f > global_best_f
            global_best_x = x(:,i);
            global_best_f = f;
        end
    end
    % 更新惯性权重
    w = w-0.5*(w-0.4)/max_iter;
end

best_x = global_best_x;
best_f = global_best_f;
end

最后，我们可以调用主函数得到最优解，并绘制监测点分布图和覆盖率仿真结果图。

[pso_x, pso_f] = pso();
x = [pso_x, source_x];
y = [pso_f, 1];
scatter(pso_x(1,:),pso_x(2,:),'filled');
hold on;
scatter(source_x,source_y,'filled');
hold off;
xlim([x_min,x_max]);
ylim([y_min,y_max]);
xlabel('x');
ylabel('y');
legend('监测点','扩散源');
title(['覆盖率：',num2str(pso_f)]);
figure;
[X,Y] = meshgrid(x_min:1:x_max,y_min:1:y_max);
Z = zeros(size(X));
for i = 1:size(X,1)
    for j = 1:size(X,2)
        Z(i,j) = gaussian_cov([X(i,j),Y(i,j)]);
    end
end
mesh(X,Y,Z,'FaceAlpha',0.5);
hold on;
scatter3(pso_x(1,:),pso_x(2,:),pso_f*ones(size(pso_x,2),1),'filled');
plot3(x,y,'LineWidth',2);
hold off;
xlim([x_min,x_max]);
ylim([y_min,y_max]);
xlabel('x');
ylabel('y');
zlabel('覆盖率');
legend('覆盖面积','监测点','覆盖率');

运行以上代码，即可得到监测点分布图和覆盖率仿真结果图。