遗传算法解决系统辨识问题 matlab

遗传算法可以用于解决系统辨识问题，包括参数辨识和结构辨识。下面是一个简单的遗传算法 MATLAB 代码示例，用于求解一个线性系统的参数：

% 定义系统模型
sys = tf([1 -0.5],[1 -1 0.5],1);
% 生成输入信号
u = idinput(100,'prbs',[0 1],[-1 1]);
% 用系统模型和输入信号产生输出
y = lsim(sys,u);
% 定义辨识模型
model = @(x) tf(x(1),[1 x(2)],1);
% 定义目标函数
fun = @(x) goodnessOfFit(model(x),sys);
% 定义变量范围
lb = [0.1,-1];
ub = [10,1];
% 定义遗传算法参数
options = gaoptimset('PopulationSize',50,'Generations',100);
% 运行遗传算法
[x,fval] = ga(fun,2,[],[],[],[],lb,ub,[],options);
% 输出结果
disp(['K = ',num2str(x(1)),' T = ',num2str(1/x(2))]);
disp(['fval = ',num2str(fval)]);

在上面的代码中，`sys` 是要辨识的系统模型，`u` 和 `y` 分别是输入信号和输出信号，`model` 是辨识模型，`fun` 是目标函数，用于计算辨识模型和实际系统之间的适应度，`lb` 和 `ub` 分别是变量的下界和上界，`options` 是遗传算法的参数设置，`ga` 函数是 MATLAB 遗传算法工具箱中的函数，用于运行遗传算法。最终结果会输出最优解 `x` 和适应度函数的最小值 `fval`，其中 `x` 是辨识模型的参数。