利用matlab遗传算法工具箱，求解下述无约束最优化问题：min f(x)=50(x2-x1^2)^2+(1-x1)^2

好的，根据您的问题，您可以按照以下步骤使用 MATLAB 遗传算法工具箱求解无约束多目标最大化问题：

1. 定义目标函数

根据您的问题，您的目标函数为：

function f = myobjective(x)
    f = 50*(x(2)-x(1)^2)^2 + (1-x(1))^2;
end

2. 设置遗传算法参数

在 MATLAB 中，您可以使用 `gaoptimset` 函数来设置遗传算法的参数。例如，您可以设置种群大小、迭代次数、交叉概率等参数。以下是一个示例：

options = gaoptimset('PopulationSize', 50, 'Generations', 100, 'CrossoverFraction', 0.8);

这里，我们设置种群大小为 50，迭代次数为 100，交叉概率为 0.8。

3. 运行遗传算法

使用 `ga` 函数来运行遗传算法，并得到最优解及其对应的目标函数值。以下是示例代码：

[x, fval] = ga(@myobjective, 2, [], [], [], [], [], [], [], options);

这里，我们将目标函数 `myobjective` 作为输入参数传递给 `ga` 函数，同时设置变量个数为 2，其他的限制条件为空。

4. 结果分析

最后，您可以输出得到的最优解及其对应的目标函数值。以下是示例代码：

disp('最优解：');
disp(x);
disp('目标函数值：');
disp(fval);

这里，我们使用 `disp` 函数将最优解和目标函数值输出到命令窗口。

希望这些步骤能够帮助您解决问题。如果您有任何疑问，请随时问我。