matlab多变量遗传算法代码

多变量遗传算法是一种优化算法，主要用于在多个变量之间搜索最优解。MATLAB是一种流行的数学计算软件，提供了强大的工具来实现遗传算法。

在MATLAB中，可以借助遗传算法工具箱来实现多变量遗传算法。以下是该算法的核心代码：

- 编写适应度函数

适应度函数用于计算每个个体的适应度，这里以求解一个函数最小值为例：

function f = myFitness(x)
f = 1 / (1 + sum(x.^2));
end

- 设置遗传算法参数

params = gaoptimset('Generations', 1000, 'StallGenLimit', 200, 'PopulationSize', 100, 'EliteCount', 5);

- 运行遗传算法

[x, fval] = ga(@myFitness, 2, [], [], [], [], [], [], [], params);

这里将上述适应度函数作为输入传递给遗传算法工具箱，2表示有两个变量，后面的参数根据实际情况调整。

以上是MATLAB多变量遗传算法代码的简要介绍，具体使用还需要根据具体问题进行调整和完善。