写一段PSO算法，目的是求得四自由度机器人的数值解

下面是一段使用PSO算法求解四自由度机器人数值解的Python代码：

import numpy as np
import random

# 定义目标函数
def obj_func(q):
    # 计算机器人末端执行器的位置
    x = L1 * np.cos(q[0]) + L2 * np.cos(q[0] + q[1]) + L3 * np.cos(q[0] + q[1] + q[2])
    y = L1 * np.sin(q[0]) + L2 * np.sin(q[0] + q[1]) + L3 * np.sin(q[0] + q[1] + q[2])
    z = L4 * np.sin(q[3])
    
    # 计算机器人末端执行器到目标点的距离
    dist = np.sqrt((x - target_x)**2 + (y - target_y)**2 + (z - target_z)**2)
    
    return dist

# 定义PSO算法
def pso(max_iter, n_particles):
    # 初始化粒子位置和速度
    particles_pos = np.random.rand(n_particles, 4) * np.pi * 2
    particles_vel = np.zeros((n_particles, 4))
    
    # 初始化全局最优位置和个体最优位置
    global_best_pos = np.zeros(4)
    global_best_val = np.inf
    particles_best_pos = particles_pos.copy()
    particles_best_val = np.array([obj_func(p) for p in particles_pos])
    
    # 迭代寻找最优解
    for i in range(max_iter):
        # 更新粒子速度和位置
        particles_vel = w * particles_vel + c1 * np.random.rand(n_particles, 4) * (particles_best_pos - particles_pos) + c2 * np.random.rand(n_particles, 4) * (global_best_pos - particles_pos)
        particles_pos = particles_pos + particles_vel
        
        # 限制粒子位置在范围内
        particles_pos[particles_pos > 2 * np.pi] -= 2 * np.pi
        particles_pos[particles_pos < 0] += 2 * np.pi
        
        # 计算粒子适应值
        particles_val = np.array([obj_func(p) for p in particles_pos])
        
        # 更新个体最优位置和全局最优位置
        update_idx = particles_val < particles_best_val
        particles_best_val[update_idx] = particles_val[update_idx]
        particles_best_pos[update_idx] = particles_pos[update_idx]
        
        if particles_best_val.min() < global_best_val:
            global_best_val = particles_best_val.min()
            global_best_pos = particles_best_pos[particles_best_val.argmin()]
            
    return global_best_pos

# 定义机器人参数和目标点
L1 = 1
L2 = 1
L3 = 1
L4 = 1
target_x = 2
target_y = 2
target_z = 1

# 定义PSO算法参数
max_iter = 50
n_particles = 20
w = 0.8
c1 = 1.5
c2 = 1.5

# 运行PSO算法
q = pso(max_iter, n_particles)

# 输出结果
print('机器人末端执行器的位置为：({:.2f}, {:.2f}, {:.2f})'.format(L1 * np.cos(q[0]) + L2 * np.cos(q[0] + q[1]) + L3 * np.cos(q[0] + q[1] + q[2]), L1 * np.sin(q[0]) + L2 * np.sin(q[0] + q[1]) + L3 * np.sin(q[0] + q[1] + q[2]), L4 * np.sin(q[3])))
print('机器人关节角度为：({:.2f}, {:.2f}, {:.2f}, {:.2f})'.format(q[0], q[1], q[2], q[3]))

该代码首先定义了目标函数 `obj_func`，该函数输入机器人四个关节的角度，输出机器人末端执行器到目标点的距离。然后定义了PSO算法 `pso`，该算法输入最大迭代次数和粒子数量，输出最优解（即机器人四个关节的角度）。最后，定义了机器人的参数和目标点，并运行PSO算法，输出机器人末端执行器的位置和关节角度。

需要注意的是，该代码并没有考虑机器人运动学和动力学的限制，因此得到的解可能并不可行。如果需要得到可行解，需要在PSO算法中加入相应的限制条件。