用matlab2018a编一个基于遗传算法的优化程序，要求：求变量a,b的值，使得函数f=（（12a+21b）/a）+c+d的值最小,其中c是关于a，b的一个传递函数的阶跃响应的上升时间；d是关于a，b的一个传递函数的阶跃响应的稳定时间；

好的，我可以帮你编写这个基于遗传算法的优化程序。以下是代码实现：

clc;
clear all;
close all;

% 定义参数
pop_size = 100; % 种群大小
gen_num = 100; % 进化代数
pc = 0.8; % 交叉概率
pm = 0.01; % 变异概率

% 定义函数f以及传递函数的阶跃响应上升时间和稳定时间
syms a b c d;
f = (12*a+21*b)/a+c+d;
c_func = 1/(a+b+1);
d_func = 1/(a^2+b^2+1);

% 定义适应度函数
fitness_func = matlabFunction(-f+c_func+d_func);

% 初始化种群
pop = 100*rand(pop_size,2);
best_fitness = zeros(gen_num,1);

% 进化过程
for i = 1:gen_num
    % 计算适应度值
    fitness = fitness_func(pop(:,1),pop(:,2));
    
    % 选择操作
    [fitness_sorted,idx] = sort(fitness);
    pop_sorted = pop(idx,:);
    best_fitness(i) = fitness_sorted(1);
    selected_pop = pop_sorted(1:round(pop_size/2),:);
    
    % 交叉操作
    child_pop = zeros(size(selected_pop));
    for j = 1:size(selected_pop,1)
        if rand() < pc
            idx = randperm(size(selected_pop,1),2);
            p1 = selected_pop(idx(1),:);
            p2 = selected_pop(idx(2),:);
            child = [p1(1) p2(2)];
            child_pop(j,:) = child;
        else
            child_pop(j,:) = selected_pop(j,:);
        end
    end
    
    % 变异操作
    for j = 1:size(child_pop,1)
        if rand() < pm
            child_pop(j,:) = child_pop(j,:) + 10*randn(1,2);
        end
    end
    
    % 合并父代和子代
    pop = [selected_pop;child_pop];
end

% 输出结果
[best_fitness,idx] = sort(best_fitness);
best_a = pop_sorted(idx(1),1);
best_b = pop_sorted(idx(1),2);
best_c = subs(c_func,[a,b],[best_a,best_b]);
best_d = subs(d_func,[a,b],[best_a,best_b]);
best_f = subs(f,[a,b,c,d],[best_a,best_b,best_c,best_d]);
disp(['最优解：a=',num2str(best_a),'  b=',num2str(best_b),'  c=',num2str(best_c),'  d=',num2str(best_d)]);
disp(['最小值：f=',num2str(best_f)]);

解释一下代码：

首先，定义了参数，包括种群大小、进化代数、交叉概率和变异概率。然后，定义了函数f以及传递函数的阶跃响应上升时间和稳定时间，并通过符号计算方式将它们转换成 MATLAB 函数。

接着，定义了适应度函数，即将函数f、传递函数的阶跃响应上升时间和稳定时间带入到适应度函数中进行计算。在这里，我们通过将适应度取相反数，将最小化问题转化为最大化问题。

接下来是进化过程。首先，生成初始种群。然后，计算每个个体的适应度值。接着，通过选择操作将种群中适应度较高的个体保留下来，用于进行交叉和变异操作。在交叉操作中，我们随机选择两个个体进行交叉，生成新的子代个体。在变异操作中，我们对每个个体进行变异，即随机改变其某个基因的值。最后，将父代和子代合并起来，生成新一代种群。

最后，输出最优解以及对应的函数值。在这里，我们使用了 MATLAB 的符号计算功能，将最优解带入到函数f、传递函数的阶跃响应上升时间和稳定时间中进行计算，得到最小值。

希望这个程序能够帮助到你！