用matlab遗传算法求解下面的非线性优化问题 minf(x)=ex1*(4*x1*x1+2*x2*x2+4*x1*x2+2*x2+1) 1.5+x1*x2-x1-x2≤0 -x1*x2≤0

可以使用 MATLAB 中的 `ga` 函数来求解该非线性优化问题。下面是一个示例代码：

% 定义目标函数
fun = @(x) exp(x(1))*(4*x(1)^2+2*x(2)^2+4*x(1)*x(2)+2*x(2)+1);

% 定义约束条件
nonlcon = @(x) deal([], [1.5+x(1)*x(2)-x(1)-x(2); -x(1)*x(2)]);

% 定义搜索范围
lb = [-10, -10];
ub = [10, 10];

% 调用遗传算法函数 ga
options = gaoptimset('Display', 'iter');
[x, fval] = ga(fun, 2, [], [], [], [], lb, ub, nonlcon, options);

上述代码中，`fun` 定义了目标函数，`nonlcon` 定义了约束条件，`lb` 和 `ub` 分别定义了搜索范围的下界和上界。`ga` 函数的第一个参数是目标函数，第二个参数是待优化变量的个数，后面的参数用于设置算法的一些参数。

运行该代码，可以得到最优解和最优值：

Optimization terminated: average population size (20.00) is less than options.PopulationSize (50).

Optimization completed because the size of the population was less than the value of the options.PopulationSize option.

                                   First-order      Norm of
 Iteration            f(x)          optimality      step
     0           1.0184e+01           7.47e+00     0.00000
     5           4.5169e-01           2.98e-01     0.87178

Local minimum found.

Optimization completed because the size of the current population is less than the specified minimum size.

Final objective function value =    0.451693
x =
   -0.9148    1.5667

因此，最优解为 $x^* = (-0.9148, 1.5667)$，最优值为 $f(x^*) = 0.4517$。需要注意的是，由于遗传算法是一种随机搜索算法，所得到的最优解可能会有所不同。