matlab 遗传算法 单目标优化

Matlab中遗传算法的单目标优化可以通过以下步骤实现：

1. 定义适应度函数，即要优化的目标函数。
2. 设置遗传算法相关的参数，如种群大小、交叉率、变异率等。
3. 初始化种群，可以采用随机生成的方式。
4. 计算每个个体的适应度值。
5. 根据适应度值进行选择操作，可以采用轮盘赌选择、锦标赛选择等方法。
6. 对选择后的个体进行交叉和变异操作，得到新的个体。
7. 计算新个体的适应度值。
8. 根据一定的停止准则（如达到最大迭代次数或目标函数值足够小等）判断是否终止算法。
9. 选择适应度值最好的个体作为最终优化结果。

具体实现可以参考Matlab自带的遗传算法工具箱，也可以自己编写代码实现。