在MATLAB中如何编写遗传算法程序来优化非线性函数？请提供一个详细的示例，包括编码策略、初始群体生成、选择、交叉、变异过程以及如何设置适应度函数。

在MATLAB中实现遗传算法以优化非线性函数，首先要了解遗传算法的基本概念和工作流程。以下是详细步骤和示例代码，以非线性函数f(x) = x^2 - 4x为例：

参考资源链接：[遗传算法在函数优化中的应用——Matlab实现](https://wenku.csdn.net/doc/6h6pfpfwbm?spm=1055.2569.3001.10343)

编码策略：使用二进制编码方式表示解空间中的个体，需要根据求解精度确定二进制位数。例如，若求解精度为0.01，则需要7位二进制数才能覆盖[0, 3]区间（因为3的二进制表示为11，需要7位才能表示更大数）。

初始群体生成：通过随机生成一定数量的个体作为初始群体。每个个体是一个二进制串，例如'0110101'。

选择过程：实现轮盘赌选择、锦标赛选择或其他选择方法，以从当前群体中选择较优的个体遗传到下一代。选择压力根据适应度函数值设定。

交叉过程：实现单点交叉或多点交叉，随机选取交叉点将父代个体的二进制串在交叉点处断开，然后交换后段，形成新的个体。

变异过程：以一定概率改变个体中的某些二进制位，比如从'0'变为'1'或从'1'变为'0'，以维持种群多样性。

适应度函数：定义为原函数的负值，即-f(x)，这样可以将求最大值问题转化为求最小值问题，便于遗传算法处理。

示例代码（部分）：

function main()
    popSize = 100; % 种群大小
    bits = 8; % 编码位数
    crossoverRate = 0.8; % 交叉概率
    mutationRate = 0.01; % 变异概率
    pop = generateInitialPopulation(popSize, bits);
    for gen = 1:100 % 迭代次数
        fitness = evaluatePopulation(pop);
        newPop = select(pop, fitness);
        newPop = crossover(newPop, crossoverRate);
        newPop = mutate(newPop, mutationRate);
        pop = newPop;
        bestFit = max(fitness);
        fprintf('Generation %d: Best Fitness = %f\n', gen, bestFit);
    end
end

在上述代码中，我们定义了初始种群生成、评估、选择、交叉、变异和迭代过程。每一代结束后，输出当前代数和最佳适应度值。通过多次迭代，算法将收敛到最优解或接近最优解的个体。

通过这个示例，你可以深入理解遗传算法的实现细节，并学会如何在MATLAB中编写程序来求解非线性函数的最大值。更多关于遗传算法在函数优化中的应用，包括MATLAB实现的细节，你可以参考《遗传算法在函数优化中的应用——Matlab实现》。这份资源提供了丰富的实验报告和代码实例，能够帮助你全面掌握遗传算法的理论和实践应用。

参考资源链接：[遗传算法在函数优化中的应用——Matlab实现](https://wenku.csdn.net/doc/6h6pfpfwbm?spm=1055.2569.3001.10343)