遗传算法与支持向量机联合进行结构优化设计的MATLAB代码，其中遗传算法用ga函数，支持向量机用svmtrain和svmpredict函数，向量机c参数和g参数用meshgrid函数优化；结构参数有4个，优化的目标为求4个参数的组合使穿深最大

首先，需要定义适应度函数，也就是优化的目标函数，代码如下：

function f = fitness(x)
% x: 1 x 4，表示4个结构参数的组合
% f: 穿深

% 计算穿深
% ...

end

接着，使用遗传算法优化结构参数的组合，代码如下：

options = gaoptimset('Display', 'iter'); % 设置遗传算法参数
lb = [0, 0, 0, 0]; % 下限
ub = [1, 1, 1, 1]; % 上限
[x, fval] = ga(@fitness, 4, [], [], [], [], lb, ub, [], options); % 调用ga函数

然后，使用支持向量机对结构参数进行优化，代码如下：

% 生成c参数和g参数的网格
[c, g] = meshgrid(0:0.1:1, 0:0.1:1);
params = [c(:), g(:)];

% 使用交叉验证选择最优的c参数和g参数
bestcv = 0;
for i = 1:size(params, 1)
    cmd = ['-q -c ', num2str(params(i, 1)), ' -g ', num2str(params(i, 2))];
    cv = svmtrain(train_label, train_data, cmd);
    if cv >= bestcv
        bestcv = cv; 
        bestc = params(i, 1); 
        bestg = params(i, 2); 
    end
end

% 使用最优的c参数和g参数训练支持向量机模型
cmd = ['-q -c ', num2str(bestc), ' -g ', num2str(bestg)];
model = svmtrain(train_label, train_data, cmd);

% 使用支持向量机模型预测测试集数据
[predict_label, accuracy, dec_values] = svmpredict(test_label, test_data, model);

最后，将遗传算法和支持向量机结合起来，代码如下：

% 使用遗传算法优化结构参数的组合
options = gaoptimset('Display', 'iter'); % 设置遗传算法参数
lb = [0, 0, 0, 0]; % 下限
ub = [1, 1, 1, 1]; % 上限
[x, fval] = ga(@fitness, 4, [], [], [], [], lb, ub, [], options); % 调用ga函数

% 使用支持向量机对结构参数进行优化
% ...

% 将最优的结构参数组合代入适应度函数计算最终的穿深
f = fitness(x);

% 输出最优的结构参数组合和最终的穿深
disp('最优的结构参数组合：');
disp(x);
disp(['最终的穿深：', num2str(f)]);

需要注意的是，这里的支持向量机模型使用的是二分类模型，需要将穿深最大的样本标记为正例，其他样本标记为负例。另外，由于遗传算法和支持向量机都需要进行多次计算，因此运行时间可能较长。