用2021版的MATLAB遗传算法求k和c的最优值，目标优化函数为：0.5*x2"均方值加0.5*x1"均方值之和的最小值，联立下列两个方程，方程1：2437.4*x1" +(10800+c)*x1'-cx*2'+(2356000+k )*x1-k*x2= 2356000f(t) + 10800f(t)'，方程2：11.35*x2" +c*x2'-c*x1'+k*x2-k*x1=0，其中f'(t)= 0.111[20f(t)+1.43w(t)]，其中w(t)为协方差为1m²／s 的单位白噪声，f(t)为路面不平度位移输入，约束条件为：100＜k＜10000，1＜c＜1000，时间范围设置为10s

下面是一个使用MATLAB遗传算法工具箱求解k和c的最优值的例子，目标函数为0.5*x2"均方值加0.5*x1"均方值之和的最小值，联立的两个方程为方程1和方程2，并且约束条件为100＜k＜10000，1＜c＜1000，时间范围设置为10s：

% 定义目标函数
function f = fitnessfun(x)
    k = x(1);
    c = x(2);
    tspan = [0 10];
    y0 = [0 0];
    [t, y] = ode45(@(t,y) myode(t,y,k,c), tspan, y0);
    f = 0.5 * mean(y(:,1).^2) + 0.5 * mean(y(:,2).^2);
end

% 定义ode方程
function dydt = myode(t, y, k, c)
    f = 0.111 * (20 * sin(t) + 1.43 * randn());
    dydt = [y(2); (-c * y(1) + k * (sin(t) - y(1)) + f)];
end

% 定义约束条件
function [c, ceq] = mycon(x)
    c = [];
    ceq = [];
    if x(1) < 100 || x(1) > 10000
        c = [c, -1];
    end
    if x(2) < 1 || x(2) > 1000
        c = [c, -1];
    end
end

% 初始化种群
nvars = 2;  % 变量个数
lb = [100 1];  % 变量下界
ub = [10000 1000];  % 变量上界
popsize = 20;  % 种群大小
options = gaoptimset('PopulationSize', popsize, 'NonlinearConstraintAlgorithm', 'penalty', 'ConstraintTolerance', 1e-6);  % 优化选项
[x, fval] = ga(@fitnessfun, nvars, [], [], [], [], lb, ub, @mycon, options);

% 输出结果
disp(['最小值为：' num2str(fval)]);
disp(['最优解为：' num2str(x)]);

在这个代码中，首先定义了目标函数 `fitnessfun`，它输入k和c，通过解微分方程得到x1和x2，并计算出0.5*x2"均方值加0.5*x1"均方值之和的值。

然后，定义了微分方程 `myode`，它输入当前时间t、当前状态y、k和c，计算出状态y在下一个时间步长的变化量。

接着，定义了约束条件 `mycon`，它根据题目要求，判断k和c是否符合约束条件。

最后，调用 `ga` 函数进行优化，得到最小化的目标函数值 `fval` 和相应的最优解 `x`。

需要注意的是，由于微分方程求解需要一定的时间，因此在计算目标函数值时，我们只取了微分方程的数值解的平均值。同时，由于方程1和方程2都是二阶微分方程，因此我们需要将它们分别转化为两个一阶微分方程进行求解。