MATLAB PSO算法优化：限制矩阵行数的循环实现

本文将展示如何使用MATLAB实现粒子群优化(PSO)算法，并通过循环控制矩阵行数，最终输出包含指定数量的优化结果矩阵。

以下代码展示了如何使用while循环来限制矩阵mat的行数为18：

mat = []; % 初始化矩阵
eps = 1e-6; % 设置eps值
i = 1;
while i <= 1000 && size(mat, 1) < 18 % 当i小于等于1000且矩阵行数小于18时执行循环
    [xopt, yopt, fopt] = PSO(@Shubert, np, maxiter, bounds); % 调用PSO函数
    if isempty(mat) % 如果矩阵为空，直接将结果存入矩阵中
        mat = [xopt, yopt, fopt];
    else
        % 判断当前结果是否和矩阵中已有的结果相同
        flag = false;
        for k = 1:size(mat, 1)
            if abs(mat(k,1) - xopt) < eps || abs(mat(k,2) - yopt) < eps || (mat(k,3) ~=fopt) 
                flag = true;
                break;
            end
        end
        % 如果不相同，则将结果存入矩阵中
        if ~flag
            mat = [mat; xopt, yopt, fopt];
        end
    end
    i = i + 1;
end
% 输出矩阵
disp(mat);

代码说明：

mat = []; 初始化一个空的矩阵，用于存储优化结果。
eps = 1e-6; 设置一个微小的误差值，用于判断两个结果是否相同。
i = 1; 初始化循环计数器。
while i <= 1000 && size(mat, 1) < 18 循环条件：当i小于等于1000且mat的行数小于18时，继续循环。
[xopt, yopt, fopt] = PSO(@Shubert, np, maxiter, bounds); 调用PSO函数，得到当前迭代的优化结果。
if isempty(mat) 如果mat为空，直接将当前结果存入mat中。
flag = false; 初始化一个标志位，用于判断当前结果是否与mat中已有的结果相同。
for k = 1:size(mat, 1) 遍历mat中的每一行，判断当前结果是否与已有的结果相同。
if abs(mat(k,1) - xopt) < eps || abs(mat(k,2) - yopt) < eps || (mat(k,3) ~=fopt) 如果当前结果与已有结果相同，则将flag设置为true，并退出循环。
if ~flag 如果flag为false，说明当前结果与已有结果不同，则将当前结果追加到mat中。
i = i + 1; 循环计数器加1。
disp(mat); 输出最终得到的矩阵。

通过以上代码，我们可以限制矩阵mat的行数为18，并获得指定数量的优化结果。

注意：PSO函数和Shubert函数需要根据实际应用进行修改。