帮我写出粒子群优化pid参数的matlab代码

粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种模拟鸟群搜索行为的全局优化算法，它包含速度和位置两个变量。PID（Proportional-Integral-Derivative）控制通常用于调整系统的动态性能，但在PSO中，PID参数通常作为个体的适应度函数的一部分来优化。

以下是一个简单的例子，展示了如何在MATLAB中结合PSO算法对PID控制器的参数进行优化：

% 初始化参数
swarmSize = 50; % 粒子群大小
maxIterations = 100; % 迭代次数
lb = [-10 -10]; % PID参数下界（如比例Kp、积分Ki、微分Kd）
ub = [10 10]; % PID参数上界
w = 0.7; % 学习因子
c1 = 2; % 加速度常数C1
c2 = 2; % 加速度常数C2

% 初始化粒子（位置和速度）
positions = lb + (ub-lb).*rand(swarmSize, length(lb));
velocities = zeros(swarmSize, length(lb));
fitnesses = zeros(swarmSize, 1);

% 函数评价
function fitness = pid_fitness(particle)
    % 根据PID参数计算适应度，这里假设有一个代表系统性能的目标函数
    Kp = particle(1);
    Ki = particle(2);
    Kd = particle(3);
    
    % 在此部分编写目标函数，比如PID控制器影响下的闭环误差平方和
    error = ...;
    performance = ...; % 替换为你实际的性能评估公式
    
    fitness = performance; % 越小越好
end

for iter = 1:maxIterations
    % 更新速度
    for i = 1:swarmSize
        r1 = rand();
        r2 = rand();
        
        velocities(i,:) = w*velocities(i,:) + c1*r1*(particleBest(i,:)-positions(i,:)) + c2*r2*(globalBest-positions(i,:));
        
        % 检查边界并更新位置
        positions(i,:) = min(max(positions(i,:), lb), ub);
    end
    
    % 计算新的适应度值
    newFitnesses = pid_fitness(positions);
    
    % 更新最佳解
    for i = 1:swarmSize
        if fitnesses(i) > newFitnesses(i)
            particleBest(i,:) = positions(i,:);
            fitnesses(i) = newFitnesses(i);
        end
        
        if fitnesses(i) < globalBest
            globalBest = particleBest(i,:);
        end
    end
end

% 输出结果
bestPID = globalBest;
bestFitness = fitnesses;