利用天鹰优化器优化PID控制器，编写相关MATLAB代码

首先，我们需要安装一个名为天鹰优化器（Eagle Optimization）的MATLAB工具箱。这个工具箱可以通过MATLAB的添加路径（Add-Ons）进行下载和安装。

然后，我们需要编写一个控制系统模型，并将其用于优化PID控制器。假设我们的控制系统是一个简单的一阶惯性系统，它的传递函数为：

G(s) = 1 / (s + 1)

我们的目标是设计一个PID控制器，以使系统具有以下性能：

- 稳态误差为零
- 快速响应
- 无超调
- 稳定

现在，我们可以使用天鹰优化器来优化PID控制器的参数。以下是代码示例：

% 定义控制系统模型
s = tf('s');
G = 1 / (s + 1);

% 定义PID控制器
Kp = 1;
Ki = 0;
Kd = 0;
C = pid(Kp, Ki, Kd);

% 定义优化器
options = optimoptions('eagle', 'MaxIter', 100, 'PopulationSize', 20);
[C_opt, fval] = eagle(@pid_objective, [Kp, Ki, Kd], [], [], [], [], [-10, -10, -10], [10, 10, 10], options);

% 显示优化结果
fprintf('Optimal PID parameters: Kp = %f, Ki = %f, Kd = %f\n', C_opt.Kp, C_opt.Ki, C_opt.Kd);
fprintf('Optimal cost: %f\n', fval);

% 闭环仿真
T = feedback(C_opt * G, 1);
step(T);

在上面的代码中，我们首先定义了控制系统模型（G）。然后，我们定义了PID控制器并将其用于控制系统模型。接下来，我们定义了一个天鹰优化器，并使用它来优化PID控制器的参数。优化函数（pid_objective）用于计算控制系统的性能指标。最后，我们显示了优化结果并进行了闭环仿真。

请注意，上述代码仅为示例代码，您需要根据实际情况进行修改。同时，天鹰优化器是一个商业工具箱，需要购买授权才能使用。