给出生成的完整的遗传算法代码

以下是一个简单的遗传算法代码示例，仅供参考：

%% 遗传算法优化示例代码

% 清空工作空间
clear;clc;

% 定义目标函数
fun = @(x) x(1)^2 + x(2)^2;

% 定义变量边界
lb = [-5,-5];
ub = [5,5];

% 定义遗传算法参数
options = optimoptions(@ga,'PopulationSize',50,'MaxGeneration',100,'MutationFcn',{@mutationadaptfeasible,0.05},'CrossoverFcn',@crossoverheuristic,'Display','iter','PlotFcn',@gaplotbestf);

% 调用遗传算法函数
[x,fval,exitflag,output] = ga(fun,2,[],[],[],[],lb,ub,[],options);

其中，`fun` 为目标函数，`lb` 和 `ub` 分别为变量的下界和上界，`options` 为遗传算法的参数，`ga` 函数为遗传算法函数，其第一个参数为目标函数，第二个参数为变量的维度，第三个和第四个参数为线性不等式约束，第五个和第六个参数为非线性不等式约束，第七个和第八个参数为变量边界，第九个参数为整数约束，第十个参数为遗传算法的参数。最后的输出结果包括最优解 `x`，最优函数值 `fval`，退出标志 `exitflag`，输出信息 `output` 等。