将这段代码改写成基于灰狼优化算法的matlab代码

以下是基于灰狼优化算法的matlab代码实现：

function [duty, iterations] = GWO_MPPT(vpv, ipv)
    % 初始化参数
    num = 10; % 灰狼群体数量
    iter_max = 15; % 最大迭代次数
    a = 2; % 灰狼搜索参数
    A = zeros(num, num);
    C = zeros(num, num);
    b = 2; % 控制参数
    l = 1; % 初代灰狼位置
    u = 10; % 初代灰狼位置
    w = 0.2; % 衰减因子
    dc = linspace(0, 0.7, num); % 初始控制信号
    dbest = dc(l); % 最佳控制信号
    counter = 0; % 计数器
    iteration = 0; % 迭代次数
    duty = dc(l); % 初始控制信号
    iterations = iteration; % 记录迭代次数
    
    % 计算初始灰狼位置和适应度值
    for i = 1:num
        A(:,i) = dc';
        C(:,i) = dc';
    end
    for i = 1:num
        for j = 1:num
            d = A(:,i) - a * C(:,j);
            d = max(d, 0);
            d = min(d, 1);
            p = vpv .* ipv .* d';
            fitness(i,j) = -sum(p);
        end
    end
    
    % 开始迭代
    while iteration <= iter_max
        for i = 1:num
            % 更新控制参数b
            b = 2 - iteration * ((2) / iter_max);
            % 更新灰狼位置
            r1 = rand();
            r2 = rand();
            A1 = 2 * b * r1 - b;
            C1 = 2 * r2;
            D_alpha = abs(C1 * dbest' - A(i,:)');
            X1 = dbest' - A1 * D_alpha;
            r1 = rand();
            r2 = rand();
            A2 = 2 * b * r1 - b;
            C2 = 2 * r2;
            D_beta = abs(C2 * dbest' - A(i,:)');
            X2 = dbest' - A2 * D_beta;
            r1 = rand();
            r2 = rand();
            A3 = 2 * b * r1 - b;
            C3 = 2 * r2;
            D_delta = abs(C3 * dbest' - A(i,:)');
            X3 = dbest' - A3 * D_delta;
            % 更新控制信号
            D = (X1 + X2 + X3) / 3;
            D = max(D, 0);
            D = min(D, 1);
            % 计算适应度值
            p = vpv .* ipv .* D';
            f = -sum(p);
            % 更新最佳控制信号
            if f < fitness(i)
                fitness(i) = f;
                A(i,:) = D;
            end
        end
        % 更新迭代次数和最佳控制信号
        iteration = iteration + 1;
        [fmin, index] = min(fitness);
        dbest = A(index,:);
        % 更新控制信号
        if counter >= 1 && counter <= 100
            duty = dc(l);
            counter = counter + 1;
        elseif u <= num
            dc(u) = dbest(u);
            duty = dc(u);
            u = u + 1;
            counter = 1;
        else
            u = 1;
            counter = 1;
            iteration = iteration + 1;
            duty = dbest(l);
            dc = w * dc + (1 - w) * dbest; % 衰减控制信号
        end
        % 记录迭代次数
        iterations = iteration;
    end
end

这个代码使用灰狼优化算法代替了原来的TS-OMP算法，实现了光伏电池板的最大功率点追踪。在算法中，灰狼的位置代表控制信号的候选值，灰狼的适应度值代表控制信号对应的功率值。灰狼优化算法通过不断更新灰狼的位置和适应度值，找到最佳控制信号，从而达到最大功率点追踪的目的。