PSO算法的基本示例：使用Matlab函数通过PSO寻找目标函数的最小值-_matlab开发

简介：
这段简介可以描述为：“本文提供了利用粒子群优化（PSO）算法在MATLAB环境中求解目标函数最小值的具体实例。读者可以通过学习这些MATLAB函数，掌握如何应用PSO方法解决最优化问题。” 该算法利用粒子群优化方法来寻找变量函数的最小值。输入参数包括： - `func`：目标函数的最小化句柄； - `numInd`：群体元素的数量； - `range`：用于创建元素的范围； - `n_var`：函数中变量的数量； - `tolerance`：群体停止标准的容忍度，即半径； - `numIter`：最大迭代次数； - `pesoStoc`：群体可移动性。 输出参数包括： - `p_min`：找到的最小点； - `f_min`：函数的最小值； - `iter`：处理过程中的迭代次数。