#模型拟合：基于MATLAB与Python的多种算法与参数辨识应用#
# 模型参数估计与辨识：MATLAB 和 Python 的奇妙旅程
在参数辨识这个充满挑战与机遇的领域，我们有众多强大的算法工具可以使用，比如粒子群算法、
遗传算法、灰狼算法等，今天就和大家聊聊基于 MATLAB 与 Python 编程实现这些算法在参数辨识中的应
用。
## 一、粒子群算法（PSO）
粒子群算法模拟鸟群觅食行为，每个粒子在解空间中飞行寻找最优解。
在 Python 中实现一个简单的粒子群算法示例代码如下：
```python
import numpy as np
def fitness(x):
return np.sum(x ** 2)
def pso(num_particles, num_dimensions, max_iter, c1, c2, w):
# 初始化粒子位置和速度
positions = np.random.rand(num_particles, num_dimensions)
velocities = np.zeros((num_particles, num_dimensions))
personal_best_positions = positions.copy()
personal_best_fitness = np.array([fitness(p) for p in positions])
global_best_index = np.argmin(personal_best_fitness)
global_best_position = personal_best_positions[global_best_index]
global_best_fitness = personal_best_fitness[global_best_index]
for _ in range(max_iter):
r1 = np.random.rand(num_particles, num_dimensions)
r2 = np.random.rand(num_particles, num_dimensions)
velocities = w * velocities + c1 * r1 * (personal_best_positions - positions
) + c2 * r2 * (
global_best_position - positions)
positions = positions + velocities
fitness_values = np.array([fitness(p) for p in positions])
