matlab遗传算法单点交叉，且有两个变量需要交叉的函数完整代码

以下是一个使用MATLAB实现遗传算法单点交叉的示例代码，其中包含两个变量的交叉函数：

% 遗传算法参数设置
populationSize = 50; % 种群大小
variableNum = 2; % 变量个数
upperBound = [10, 20]; % 变量上界
lowerBound = [1, 5]; % 变量下界
crossoverRate = 0.8; % 交叉率

% 种群初始化
population = zeros(populationSize, variableNum); % 初始化种群矩阵
for i = 1:populationSize
    for j = 1:variableNum
        population(i, j) = randi([lowerBound(j), upperBound(j)]); % 生成随机整数
    end
end

% 单点交叉函数
function [child1, child2] = singlePointCrossover(parent1, parent2)
    crossoverPoint = randi(variableNum-1) + 1; % 随机选择交叉点
    child1 = [parent1(1:crossoverPoint), parent2(crossoverPoint+1:end)];
    child2 = [parent2(1:crossoverPoint), parent1(crossoverPoint+1:end)];
end

% 遗传算法主循环
for generation = 1:100
    % 计算适应度函数（此处省略，假设已经有适应度函数）
    fitness = zeros(populationSize, 1); % 存储个体适应度值
    
    % 选择操作（此处省略，假设已经有选择操作）
    selectedPopulation = population; % 假设选择操作直接选择全部个体
    
    % 交叉操作
    offspringPopulation = zeros(populationSize, variableNum); % 存储子代种群
    for i = 1:2:populationSize
        if rand < crossoverRate % 根据交叉率判断是否进行交叉
            parent1 = selectedPopulation(i, :);
            parent2 = selectedPopulation(i+1, :);
            
            [child1, child2] = singlePointCrossover(parent1, parent2); % 单点交叉
            
            offspringPopulation(i, :) = child1;
            offspringPopulation(i+1, :) = child2;
        else % 不进行交叉，直接复制父代个体到子代种群
            offspringPopulation(i, :) = selectedPopulation(i, :);
            offspringPopulation(i+1, :) = selectedPopulation(i+1, :);
        end
    end
    
    % 更新种群
    population = offspringPopulation;
    
    % 精英保留操作（此处省略，假设已经有精英保留操作）
    
    % 输出当前代数和最优个体适应度值（此处省略）
end

上述代码中，使用了一个单点交叉函数 `singlePointCrossover` 来实现两个变量的单点交叉。主要步骤如下：

1. 遗传算法参数设置：包括种群大小、变量个数、变量上下界、交叉率等。

2. 种群初始化：根据上下界随机生成初始种群。

3. 单点交叉函数 `singlePointCrossover`：传入两个父代个体，随机选择交叉点，将父代个体进行交叉得到两个子代个体。

4. 遗传算法主循环：根据选择操作和交叉操作更新种群，省略了适应度计算、选择操作和精英保留操作部分。

请根据具体问题和需求，自行补充完整代码中的适应度计算、选择操作和精英保留操作等部分。