遗传算法matlab程序实例超临界co2

以下是一个遗传算法的 MATLAB 程序实例，用于优化超临界 CO2 的物理性质（比如密度、粘度等）：

% 遗传算法优化超临界CO2的物理性质
% 目标函数：密度、粘度、介电常数
% 优化变量：温度、压力、摩尔分数

% 定义优化变量的范围和初始值
lb = [273.15, 5e6, 0.01];
ub = [373.15, 30e6, 0.99];
x0 = [298.15, 10e6, 0.5];

% 定义遗传算法参数
options = optimoptions('ga', 'PopulationSize', 20, 'MaxGenerations', 50);

% 定义目标函数
fun = @(x) [density_CO2(x), viscosity_CO2(x), dielectric_constant_CO2(x)];

% 运行遗传算法
[x, fval] = ga(fun, 3, [], [], [], [], lb, ub, [], options);

% 输出优化结果
disp(['最优解：', num2str(x)]);
disp(['最优目标函数值：', num2str(fval)]);

其中，`density_CO2`、`viscosity_CO2` 和 `dielectric_constant_CO2` 分别是计算超临界 CO2 密度、粘度和介电常数的函数。在遗传算法中，优化变量为温度、压力和 CO2 的摩尔分数。遗传算法的参数设置为种群大小为 20，最大迭代次数为 50。最终输出优化结果，包括最优解和最优目标函数值。