function [duty, iterations] = PSOMPPT(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; w = 0.729; c1 = 1.494; c2 = 1.494; dim = num; swarm_size = 50; max_iter = 100; min_bound = zeros(1, dim); max_bound = ones(1, dim); x = repmat(min_bound, swarm_size, 1) + rand(swarm_size, dim) .* (repmat(max_bound, swarm_size, 1) - repmat(min_bound, swarm_size, 1)); v = rand(swarm_size, dim); pbest = x; for i = 1:swarm_size if p(i) > pbest(i) pbest(i) = p(i); end end [gbestval, gbestid] = max(pbest); gbest = repmat(min_bound, 1, dim) + rand(1, dim) .* (repmat(max_bound, 1, dim) - repmat(min_bound, 1, dim)); for iter = 1:max_iter for i = 1:swarm_size v(i, :) = w * v(i, :) + c1 * rand(1, dim) .* (pbest(i, :) - x(i, :)) + c2 * rand(1, dim) .* (gbest - x(i, :)); x(i, :) = x(i, :) + v(i, :); for j = 1:dim if x(i, j) > max_bound(j) x(i, j) = max_bound(j); elseif x(i, j) < min_bound(j) x(i, j) = min_bound(j); end end p(i) = vpv * ipv * x(i, u); if p(i) > pbest(i) pbest(i, :) = x(i, :); end end [cur_bestval, cur_bestid] = max(pbest); if cur_bestval > gbestval gbestval = cur_bestval; gbest = pbest(cur_bestid, :); end end dbest = gbest(u); dc1 = EPOUpdateDuty(dbest, dc, iteration, iter_max, num); dc = dc1; duty = dc(u); return; else duty = dbest; return; endendfunction 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

在这段代码中，gbest = pbest(cur_bestid, :) 这一行代码出现了错误。这是因为 pbest(cur_bestid, :) 返回的是一个行向量，而 gbest 是一个行向量，所以两者无法匹配。可以尝试修改这一行代码为 gbest = pbest(cur_bestid, :); （去掉行尾的冒号）来解决问题。

相关问题

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。