写一段PSO算法MATLAB代码，目的是求得四自由度机器人的数值解

以下是一个简单的PSO算法的MATLAB代码，用于求解四自由度机器人的数值解：

% PSO算法求解四自由度机器人数值解

% 设定参数
num_particles = 50; % 粒子数量
num_iterations = 100; % 迭代次数
w = 0.8; % 惯性权重
c1 = 1.5; % 学习因子1
c2 = 1.5; % 学习因子2

% 初始化粒子位置和速度
particles_position = rand(num_particles, 4) * 360; % 随机生成初始位置
particles_velocity = zeros(num_particles, 4); % 初始速度为0

% 初始化全局最优位置和适应度
global_best_position = zeros(1, 4);
global_best_fitness = Inf;

% 迭代PSO算法
for i = 1:num_iterations
    % 计算每个粒子的适应度
    particles_fitness = fitness_function(particles_position);
    
    % 更新全局最优位置和适应度
    [local_best_fitness, local_best_particle] = min(particles_fitness);
    if local_best_fitness < global_best_fitness
        global_best_fitness = local_best_fitness;
        global_best_position = particles_position(local_best_particle, :);
    end
    
    % 更新粒子位置和速度
    for j = 1:num_particles
        particles_velocity(j, :) = w * particles_velocity(j, :) + ...
                                   c1 * rand(1, 4) .* (global_best_position - particles_position(j, :)) + ...
                                   c2 * rand(1, 4) .* (particles_position(local_best_particle, :) - particles_position(j, :));
        particles_position(j, :) = particles_position(j, :) + particles_velocity(j, :);
    end
end

% 输出最优解
disp(['最优解：[', num2str(global_best_position), ']']);
disp(['最优适应度：', num2str(global_best_fitness)]);

% 定义适应度函数
function fitness = fitness_function(position)
    % 计算机器人末端的位置和姿态
    % ...
    % 计算适应度
    fitness = sum(abs(desired_position - current_position)) + sum(abs(desired_orientation - current_orientation));
end

在代码中，我们定义了一个适应度函数来计算机器人末端的位置和姿态，并将其与期望位置和姿态进行比较，从而得到适应度。然后，我们使用PSO算法来寻找最优解，即使适应度最小的粒子位置。最终，我们输出最优解和最优适应度。

当然，实际应用中还需要根据具体情况对代码进行调整和优化。