帮我用MATLAB写一段GA程序，要求迭代曲线可视化

在MATLAB中编写一个简单的遗传算法（GA）程序，并使迭代曲线可视化，可以通过以下步骤实现：

1. 定义适应度函数：这是衡量种群中个体适应环境能力的函数，通常需要最大化。

2. 初始化种群：创建一个随机种群作为遗传算法的起始点。

3. 选择（Selection）：根据适应度选择个体，用于产生后代。

4. 交叉（Crossover）：将选择的个体配对并交换他们的部分染色体以产生后代。

5. 变异（Mutation）：随机改变某些后代的某些基因，以增加种群的多样性。

6. 代换（Replacement）：用产生的后代替换掉当前种群中的一些个体。

7. 迭代：重复步骤3到6直到满足结束条件（如达到预设的迭代次数或适应度达到某个阈值）。

8. 可视化：在每次迭代后记录并绘制最优解和平均适应度的变化曲线。

以下是一个简单的MATLAB GA示例代码框架：

function simple_ga
    % 遗传算法参数
    popSize = 100; % 种群大小
    chromosomeLength = 20; % 染色体长度
    maxGen = 100; % 最大迭代次数
    crossoverProb = 0.8; % 交叉概率
    mutationProb = 0.05; % 变异概率
    
    % 初始化种群
    population = randi([0, 1], popSize, chromosomeLength);
    
    % 创建图形窗口
    figure;
    
    % 迭代进化
    for gen = 1:maxGen
        % 评估适应度
        fitness = evaluatePopulation(population);
        
        % 记录并绘制最优解和平均适应度
        plotIteration(gen, fitness);
        
        % 选择
        selectedPopulation = selectPopulation(population, fitness);
        
        % 交叉和变异
        [population, fitness] = crossoverPopulation(selectedPopulation, crossoverProb, mutationProb, chromosomeLength);
        
        % 可以加入一些记录最优解的代码
        % ...
    end
end

function fitness = evaluatePopulation(population)
    % 示例适应度函数，这里简单地计算了染色体中1的数量
    fitness = sum(population, 2);
end

function plotIteration(gen, fitness)
    % 绘制每次迭代的最优解和平均适应度
    figure(1); % 确保每次迭代使用相同的图形窗口
    hold on;
    plot(gen, max(fitness), 'bo'); % 最优个体适应度
    plot(gen, mean(fitness), 'r^'); % 平均适应度
    hold off;
    title('GA Iteration Plot');
    xlabel('Generation');
    ylabel('Fitness');
    drawnow;
end

function selectedPopulation = selectPopulation(population, fitness)
    % 实现一个选择策略，这里使用轮盘赌选择作为示例
    % ...
end

function [newPopulation, newFitness] = crossoverPopulation(population, crossoverProb, mutationProb, chromosomeLength)
    % 实现交叉和变异操作，这里简化处理，仅提供函数框架
    % ...
end

请注意，上述代码仅提供了一个GA的框架和迭代曲线的可视化，具体的适应度函数、选择、交叉、变异等细节需要根据具体问题来实现。实际编写时需要填充`selectPopulation`和`crossoverPopulation`函数，以及其他必要的遗传操作细节。