matlab 高斯变异

高斯变异是指在遗传算法中，对某个个体的某个基因进行变异时，按照一定的概率随机生成一个新的值，而这个新的值是以该基因的当前值为中心，以一定的标准差为半径的高斯分布中随机取得的。

在 MATLAB 中，可以使用 `ga` 函数实现遗传算法的高斯变异操作。具体步骤如下：

1. 定义变量的范围和变量的类型。例如，对于一个连续的变量 x，可以定义其范围为 [-10, 10]，类型为 double。

lb = -10; % 变量下限
ub = 10; % 变量上限
nvars = 1; % 变量个数
varTypes = ["double"]; % 变量类型

2. 定义适应度函数，即目标函数。例如，对于一个二元函数 $f(x,y)=x^2+y^2$，可以定义其为目标函数。

fitnessfcn = @(x) x^2;

3. 配置遗传算法的参数，包括种群大小、迭代次数、变异概率等。例如，设置种群大小为 20，迭代次数为 100，变异概率为 0.01。

options = gaoptimset('PopulationSize', 20, 'Generations', 100, 'MutationFcn', {@mutationgaussian, 0, 0.01});

4. 调用 `ga` 函数进行遗传算法优化。其中，`MutationFcn` 参数指定了变异函数为高斯变异，其标准差为 0.01。

[x, fval] = ga(fitnessfcn, nvars, [], [], [], [], lb, ub, [], varTypes, options);

这样，就可以得到优化后的变量值 `x` 和对应的目标函数值 `fval`。