鲁棒优化的MATLAB代码

鲁棒优化是一种能够在存在不确定性的情况下寻找最优解的方法。MATLAB提供了一些工具箱和函数来帮助实现这种优化方法。下面是一个使用MATLAB的Robust Control Toolbox实现鲁棒优化的示例代码：

% 定义不确定性模型
G = tf([1 2],[1 -0.5 2]);

% 定义不确定性边界
Delta = ultidyn('Delta',[1 1]);

% 定义控制器
K = tf([1 0.4],[1 0.1]);

% 定义闭环系统
T = feedback(G*K,1);

% 定义性能指标
Wp = tf([1 0.1],[1 0.5]);

% 定义优化问题
P = hinfsyn(G,1,1);

% 解决优化问题
[K,CL,gamma,info] = hinfstruct(G,K,Wp,Delta);

这个示例中，我们首先定义了一个不确定性模型G，并定义了一个不确定性边界Delta。然后我们定义了一个控制器K，将它和不确定性模型G连接成一个闭环系统T。我们还定义了一个性能指标Wp，用于衡量系统的性能。最后，我们使用Robust Control Toolbox中的hinfsyn函数解决了优化问题，并得到了最优的控制器K、对应的闭环系统CL、性能指标gamma和优化的信息info。

以上是一个简单的示例，实际使用时需要根据具体问题进行调整和修改。