请设计一个机场滑行路径优化的代码

机场滑行路径优化是一个复杂的问题，需要考虑多个因素，例如安全、效率、节能等。以下是一个简化的机场滑行路径优化问题，代码中使用遗传算法进行求解：

% 初始化种群
pop_size = 50; % 种群大小
pop = randn(pop_size, n); % 随机生成种群，n为决策变量个数

% 设计适应度函数
fit = zeros(pop_size, 1); % 适应度函数值
for i = 1:pop_size
    x = pop(i,:);
    [path, time, energy] = calc_path(x); % 计算滑行路径、时间和能耗
    fit(i) = calc_fitness(path, time, energy); % 计算适应度函数值
end

% 迭代
max_gen = 100; % 最大迭代次数
for gen = 1:max_gen
    % 选择操作
    [parent_idx1, parent_idx2] = selection(fit); % 根据适应度选择父代
    parent1 = pop(parent_idx1, :);
    parent2 = pop(parent_idx2, :);
    
    % 交叉操作
    child = crossover(parent1, parent2); % 交叉操作生成新个体
    
    % 变异操作
    child = mutation(child); % 变异操作引入新基因
    
    % 评估适应度
    x = child;
    [path, time, energy] = calc_path(x); % 计算滑行路径、时间和能耗
    child_fit = calc_fitness(path, time, energy); % 计算新个体适应度函数值
    
    % 更新种群
    [worst_fit, worst_idx] = min(fit); % 找到当前最差个体
    if child_fit > worst_fit
        pop(worst_idx, :) = child; % 替换最差个体
        fit(worst_idx) = child_fit;
    end
end

% 输出最优滑行路径
[best_fit, best_idx] = max(fit);
best_x = pop(best_idx, :);
[best_path, best_time, best_energy] = calc_path(best_x);
disp(['最优滑行路径为： ' num2str(best_path)]);
disp(['最优滑行时间为： ' num2str(best_time)]);
disp(['最优滑行能耗为： ' num2str(best_energy)]);

其中，`calc_path`和`calc_fitness`需要根据实际问题进行设计和实现，`selection`、`crossover`和`mutation`可以参考上面给出的飞机遗传算法排序的代码。