蚁群算法优化GPC参数的matlab代码

以下是利用蚁群算法优化GPC参数的 Matlab 代码：

% 蚁群算法优化GPC参数
% 适用于系统模型已知的情况

function [Kp, Ti, Td] = ant_gpc_optimize(y, u, N, lambda, alpha, beta, gamma, ant_num, iter_num)
    % 参数
    n = length(y);
    m = length(u);
    delay = N - 1;

    % 初始化
    Kp = 1;
    Ti = 1;
    Td = 1;

    % 原始误差
    e0 = y - u;

    % 构造矩阵
    Phi = zeros(n - delay, N);
    for i = 1:n - delay
        for j = 1:N
            if (i - j + delay >= 1)
                Phi(i, j) = u(i - j + delay);
            end
        end
    end

    % 反演
    theta = (Phi' * Phi) ^ (-1) * Phi' * e0;

    % 系数
    Kp = theta(1);
    Ti = theta(2);
    Td = theta(3);

    % 迭代
    for k = 1:iter_num
        % 蚁群初始化
        ant_pos = zeros(ant_num, 3);

        % 蚂蚁构造解
        for i = 1:ant_num
            % 随机初始化
            ant_pos(i, 1) = rand() * 10 + 1;
            ant_pos(i, 2) = rand() * 10 + 1;
            ant_pos(i, 3) = rand() * 10 + 1;

            % 计算误差
            e = zeros(n - delay, 1);
            for j = 1:n - delay
                y_pred = gpc_predict(Kp, Ti, Td, u(j:j + delay - 1));
                e(j) = y(j + delay) - y_pred;
            end

            % 计算适应度
            fitness = exp(-lambda * mean(abs(e)));
            ant_pos(i, 4) = fitness;
        end

        % 找出最优解
        [max_fitness, max_index] = max(ant_pos(:, 4));

        % 更新参数
        Kp = alpha * Kp + beta * ant_pos(max_index, 1);
        Ti = alpha * Ti + beta * ant_pos(max_index, 2);
        Td = alpha * Td + beta * ant_pos(max_index, 3);

        % 更新信息素
        delta_tau = gamma * ant_pos(max_index, 4);
        tau = tau + delta_tau;
    end
end

% GPC预测
function y_pred = gpc_predict(Kp, Ti, Td, u)
    % 参数
    N = length(u);
    delay = N - 1;
    s = tf('s');
    Gp = 1 / (s ^ delay + Kp * (1 + Ti / s + Td * s));
    Gc = Kp * (1 + Ti / s + Td * s);

    % 预测
    y_pred = lsim(Gp, u) + lsim(Gc, ones(N, 1));
end

其中，`y` 和 `u` 分别为系统的输出和输入，`N` 为预测时使用的输入长度，`lambda` 为适应度函数的参数，`alpha` 和 `beta` 为参数更新时的权重，`gamma` 为信息素更新时的权重，`ant_num` 为蚂蚁数量，`iter_num` 为迭代次数。`gpc_predict` 函数用于计算 GPC 的预测值。