基于曲线递增策略的自适应粒子群算法求解单目标优化问题

自适应粒子群算法（Adaptive Particle Swarm Optimization，APSO）是一种基于群体智能的优化算法，常用于解决单目标优化问题。本文将介绍一种改进的自适应粒子群算法，该算法采用曲线递增策略，以提高搜索效率和精度，并附上使用Matlab实现的源代码。

算法描述：

1. 初始化粒子群的位置和速度，并设置适应度函数。
2. 对于每个粒子，计算其适应度值，并更新个体最优位置（Pbest）和群体最优位置（Gbest）。
3. 根据曲线递增策略，调整粒子的速度和位置。
4. 重复步骤2和3，直到满足终止条件（例如达到最大迭代次数）。

Matlab代码实现：

function [Gbest, GbestFitness] = APSO(functionHandle, swarmSize, maxIterations, lowerBoun