pso粒子群问题求解优化供需问题

pso粒子群问题求解优化供需问题
在效用函数中，通过价格p的变化，体现最优的q的响应，可是q的约束最小值为0，q的取值很容易为0，但在对必须消耗品的需求上，价格一定程度的上涨并不会直接使得最优q为0。有没有提供思路的，matlab编程求解出现问题，显示函数没有实数值。

消费者方对供给方价格响应，其效用目标函数如下

下面为出错代码：

matlab求指导！

clc;clear;close all;
    %% 初始化种群
  syms a x
    p=0.7 %%%%%%固定已知数值
    T=3
    M=20
    u=26.67
    
    05850%%%%%%对q的约束
    
    a=x/(70*T)
    h=(4*M*a)/(u*(u-a))
    f= @(x)-(p*x)-h ; % 函数表达式
    figure(1);ezplot(f,[0,0.01,20]);
    N = 50;                         % 初始种群个数
    d = 1;                          % 空间维数
    ger = 100;                      % 最大迭代次数     
    limit = [0, 20];                % 设置位置参数限制
    vlimit = [-1, 1];               % 设置速度限制
    w = 0.4;                        % 惯性权重
    c1 = 1.5;                       % 自我学习因子
    c2 = 1.5;                       % 群体学习因子 
    for i = 1:d
        x = limit(i, 1) + (limit(i, 2) - limit(i, 1)) * rand(N, d);%初始种群的位置 %从下限（i，1）到上限（i，2）-（i，1）的随机数
    end
    v = rand(N, d);                  % 初始种群的速度
    xm = x;                          % 每个个体的历史最佳位置
    ym = zeros(1, d);                % 种群的历史最佳位置
    fxm = zeros(N, 1);               % 每个个体的历史最佳适应度
    fym = -inf;                      % 种群历史最佳适应度
    hold on
    plot(xm, f(xm), 'ro');title('初始状态图');
    figure(2)



%% 群体更新
iter = 1;
record = zeros(ger, 1);          % 记录器
while iter <= ger
    fx = f(x) ; % 个体当前适应度
    for i = 1:N      %记录更新个体最优：
        if fxm(i) < fx(i)
            fxm(i) = fx(i);     % 更新个体历史最佳适应度
            xm(i,:) = x(i,:);   % 更新个体历史最佳位置
        end
    end
    if fym < max(fxm)      %记录更新群体最优
        [fym, nmax] = max(fxm);   % 更新群体历史最佳适应度
        ym = xm(nmax, :);      % 更新群体历史最佳位置
    end
    v = v * w + c1 * rand * (xm - x) + c2 * rand * (repmat(ym, N, 1) - x);% 速度更新
    % 边界速度处理，越界的处理。
    v(v > vlimit(2)) = vlimit(2);
    v(v < vlimit(1)) = vlimit(1);
    x = x + v;% 位置更新
    % 边界位置处理
    x(x > limit(2)) = limit(2);
    x(x < limit(1)) = limit(1);
    record(iter) = fym;%最大值记录
    x0 = 0 : 0.01 : 20;
    plot(x0, f(x0), 'b-', x, f(x), 'ro');title('状态位置变化')
    pause(0.1)
    iter = iter+1;
end
figure(3);plot(record);title('收敛过程')
x0 = 0 : 0.01 : 20;
figure(4);plot(x0, f(x0), 'b-', x, f(x), 'ro');title('最终状态位置')
disp(['最大值：',num2str(fym)]);
disp(['变量取值：',num2str(ym)]);