协同优化CO的详细matlab代码，通过子函数形式详解，讲目标函数简化成多个学科级

协同优化（Cooperative Optimization，CO）可以采用多种数学模型表示，包括但不限于遗传算法（Genetic Algorithm, GA）、粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）、模拟退火（Simulated Annealing, SA）等。这里我们以一个通用的框架演示如何在MATLAB中实现PSO的一个简单版本，同时处理多个学科级别的目标函数。我们将使用子函数的形式，以便更好地理解各个部分。

首先，我们需要创建几个代表不同学科级别的目标函数。例如，我们可以有物理学问题（势能函数），工程问题（成本函数），还有经济学问题（收益最大化）。假设我们有一个经济学问题的目标函数是利润最大化，物理问题是能量最小化，工程问题是材料强度最大。

% 目标函数库
function physEnergy = physicsObjective(position)
    physEnergy = -position(1)^2 + position(2)^2; % 模拟一个简单的物理能量函数
end

function engCost = engineeringObjective(position)
    engCost = position(1)^2 + position(2)^2 - position(1)*position(2); % 模拟一个简单的工程成本函数
end

function ecoProfit = economicsObjective(position)
    ecoProfit = position(1) - position(2)^2; % 模拟一个简单的经济收益函数
end

接下来，我们创建一个主函数，用于PSO的协同优化：

function main()
    % 参数设置
    numParticles = 50; % 粒子数
    dim = 2; % 自由度（假设二维空间）
    maxIterations = 100; % 迭代次数
    velLimit = 2; % 速度限幅
    swarms = struct(); % 存储每个领域内的粒子

    % 初始化粒子群和领域
    for i = 1:length(specialFunctions) % 假设specialFunctions包含了上述三种目标函数
        swarms{i} = initSwarm(numParticles, dim, specialFunctions{i});
    end

    % 主循环
    for iter = 1:maxIterations
        for i = 1:length(specialFunctions)
            updateSwarm(swarms{i}, velLimit, specialFunctions{i});
        end
        
        % 更新领域间的最佳解
        bestSolutions = [swarms.physOpt.pBest; swarms.engOpt.pBest; swarms.ecoOpt.pBest];
        overallBest = findOverallBest(bestSolutions);
        
        disp(['Iteration ' num2str(iter) ', Overall Best: ' num2str(-overallBest)])
    end
end

% 辅助函数
function swarm = initSwarm(numParticles, dim, objectiveFunction)
    swarm = struct();
    swarm.positions = rand(numParticles, dim);
    swarm.velocities = rand(numParticles, dim);
    swarm.pBest = swarm.positions; % 初始个人最优
    swarm.gBest = objectiveFunction(swarm.pBest); % 初始群体最优
    swarm.objFunction = objectiveFunction; % 目标函数
end

function updateSwarm(swarm, velLimit, objectiveFunction)
    ... % 实现PSO的核心更新步骤，这部分代码类似上面的"linear_function"部分
end

function overallBest = findOverallBest(solutions)
    % 找到所有领域的最佳解，合并并选取最优
    overallBest = min(min(solutions));
end

这只是一个基础的框架，实际应用中可能需要更复杂的领域划分策略，例如领域特定的知识嵌入，或者动态调整各领域权重等。在这个基础上，你可以根据实际需求添加更多的目标函数和优化策略。