GA算法matlab代码

GA (Genetic Algorithm) 算法是一种模拟自然选择过程的优化算法，常用于解决复杂的问题，如函数优化、机器学习等。在MATLAB中，可以使用内置的`ga`函数或者自定义遗传操作来实现GA算法。

以下是一个简单的MATLAB GA算法用于求解一元二次方程最小化问题的例子：

% 定义适应度函数（目标函数）
fitness = @(x) x(1)^2 + x(2)^2; % 比如求平方和

% 初始化参数
options = gaoptimset('PopulationSize', 50, 'MaxGenerations', 100); % 设置种群大小和最大迭代次数
lb = [-10; -10]; % 下界
ub = [10; 10]; % 上界
x0 = randn(2, 1); % 初始解

% 运行GA算法
[x, fval] = ga(fitness, 2, lb, ub, [], [], options);

% 输出结果
disp("最优解：");
disp(x);
disp("适应值：");
disp(fval);