请在matlab 2018a中举出具体的例子

好的，以下是一个使用Matlab 2018a进行遗传算法设计阵列的例子：

1. 定义阵列几何形状和参数：

假设我们要设计一个由8个天线元组成的线性阵列，天线元间距为半波长，阵列长度为4个波长。因此，我们可以定义一个长度为8的向量，表示天线元的位置，如下所示：

d = [0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5];

2. 定义适应度函数：

我们可以使用阵列的辐射方向图作为适应度函数。具体地，我们可以计算阵列的方向图，并计算其副瓣水平。副瓣水平越小，说明阵列的性能越好。因此，我们可以定义如下的适应度函数：

function f = fitness(d)
    lambda = 1; % 波长
    k = 2 * pi / lambda; % 波数
    theta = -90:0.1:90; % 方向角
    N = numel(d); % 天线数
    A = zeros(size(theta)); % 阵列因子
    for n = 1:N
        A = A + exp(-1j * k * d(n) * sin(theta * pi / 180));
    end
    P = abs(A).^2 / N; % 方向图
    f = max(P) / sum(P); % 副瓣水平
end

3. 设置遗传算法参数：

我们可以设置种群大小为50，交叉概率为0.8，变异概率为0.2，迭代次数为100：

popSize = 50; % 种群大小
crossoverProb = 0.8; % 交叉概率
mutationProb = 0.2; % 变异概率
maxGen = 100; % 迭代次数

4. 使用Matlab的遗传算法工具箱函数进行遗传算法求解：

我们可以使用Matlab的`ga`函数进行遗传算法求解：

[d_opt, f_opt] = ga(@(d) -fitness(d), numel(d), [], [], [], [], zeros(size(d)), ones(size(d)) * 4, [], 1:numel(d), optimoptions('ga', 'PopulationSize', popSize, 'CrossoverFraction', crossoverProb, 'MutationFcn', {@mutationuniform, mutationProb}, 'MaxGenerations', maxGen));

其中，`@`符号后面的函数表示需要最小化的目标函数，`numel(d)`表示变量个数，`[]`表示不需要使用线性约束，`zeros(size(d))`和`ones(size(d)) * 4`分别表示变量的下限和上限，`[]`表示不需要使用非线性约束，`1:numel(d)`表示使用整数编码，`optimoptions`函数用于设置遗传算法的参数。

5. 对结果进行评价和优化：

我们可以将求解得到的最优解`d_opt`代入适应度函数中，计算其副瓣水平，进一步对结果进行评价和优化。如果需要更好的性能，我们可以调整遗传算法的参数，如增加种群大小、增加迭代次数等。