matlab遗传算法迭代图

要绘制MATLAB遗传算法的迭代图，可以使用MATLAB自带的绘图函数进行绘制。

以下是一个简单的示例代码，演示如何绘制遗传算法的迭代图：

% 定义遗传算法参数
popSize = 100;
numVars = 5;
numIter = 50;

% 定义适应度函数
fitnessFunc = @(x) sum(x);

% 运行遗传算法
options = gaoptimset('PopulationSize', popSize, 'Generations', numIter);
[x, fval, exitflag, output] = ga(fitnessFunc, numVars, options);

% 绘制迭代图
plot(output.bestf, 'LineWidth', 2);
xlabel('Iteration');
ylabel('Best Fitness');
title('Genetic Algorithm Iteration Plot');

在这个示例中，我们首先定义了遗传算法的参数，包括种群大小、变量数量和迭代次数。然后定义了适应度函数，这里我们采用了一个简单的求和函数。

接下来，我们使用MATLAB的`gaoptimset`函数来设置遗传算法的参数，并调用`ga`函数来运行算法。在`ga`函数的输出中，我们可以获取最佳适应度值的历史记录，并将其绘制为迭代图。

最后，我们使用MATLAB的`plot`函数来绘制迭代图，其中`output.bestf`表示最佳适应度值的历史记录，`xlabel`和`ylabel`用于设置坐标轴标签，`title`用于设置图表标题。

运行以上代码，即可得到遗传算法的迭代图。