遗传算法结合支持向量机的单目标寻优MATLAB代码示例，支持向量机用svmtrain和svmpredict函数，遗传算法用ga，不必管svm的参数及分类精度，求目标最值

以下是一个遗传算法结合支持向量机的单目标寻优MATLAB代码示例，其中我们利用遗传算法来搜索支持向量机的最优超平面，找到最大分类精度对应的超平面参数：

% 定义适应度函数
function fitness = SVMfitness(x)
    % x为超平面参数，例如 x=[1,2,3,4] 表示超平面为 w1*x1 + w2*x2 + w3*x3 + w4*x4 = 0
    % 这里假设训练集数据已经准备好，X为训练集特征矩阵，Y为训练集标签
    model = svmtrain(Y, X, sprintf('-t 0 -c %f -q', x(1))); % 使用线性核函数
    [~, accuracy, ~] = svmpredict(Y, X, model); % 计算分类精度
    fitness = accuracy(1); % 适应度函数为分类精度
end

% 定义遗传算法函数
function [x,fval] = GA_SVM(nvars,lb,ub)
    options = gaoptimset('PopulationSize',100,'Generations',100,'StallGenLimit',50);
    % 设置遗传算法参数，包括种群大小、迭代次数、停止条件等

    [x,fval] = ga(@SVMfitness,nvars,[],[],[],[],lb,ub,[],options);
    % 调用遗传算法函数，得到最优超平面参数x和最大分类精度fval
end

% 调用遗传算法函数
nvars = 4; % 超平面参数个数
lb = [-1,-1,-1,-1]; % 超平面参数下限
ub = [1,1,1,1]; % 超平面参数上限
[x,fval] = GA_SVM(nvars,lb,ub);

需要注意的是，上述代码中的超平面参数个数、下限和上限以及遗传算法的参数设置等都需要根据具体问题来设置。同时，训练集数据的准备、支持向量机的参数设置等也需要进行具体实现。