在不调用工具箱的情况下，带约束条件的遗传算法matlab代码

以下是一个简单的带约束条件的遗传算法的MATLAB代码示例：

% 定义问题
function [x, fval] = constrained_ga(fitnessfcn, nvars, Aineq, bineq, ...
                                     Aeq, beq, lb, ub, gaoptions)
% 参数说明：
% fitnessfcn：目标函数，输入为一维数组x，输出为一个标量
% nvars：变量个数
% Aineq：不等式约束矩阵
% bineq：不等式约束向量
% Aeq：等式约束矩阵
% beq：等式约束向量
% lb：变量下界
% ub：变量上界
% gaoptions：遗传算法的选项

% 初始化种群
nPop = gaoptions.PopulationSize;
pop = repmat(lb, nPop, 1) + repmat(ub-lb, nPop, 1) .* rand(nPop, nvars);

% 循环迭代
for i = 1:gaoptions.Generations
    % 计算适应度
    fitness = feval(fitnessfcn, pop);
    
    % 处理约束条件
    [pop, fitness] = constraint_handling(pop, fitness, Aineq, bineq, Aeq, beq, lb, ub);
    
    % 选择
    parents = selection(pop, fitness, gaoptions.SelectionFcn, ...
                        gaoptions.FitnessScalingFcn, gaoptions.FitnessScalingParams);
    
    % 交叉
    offspring = crossover(parents, gaoptions.CrossoverFcn, gaoptions.CrossoverFraction);
    
    % 变异
    offspring = mutation(offspring, gaoptions.MutationFcn, gaoptions.MutationRate, ...
                         gaoptions.MutationFcnArgs);
                     
    % 更新种群
    pop = [parents; offspring];
end

% 返回最优解
[fval, idx] = min(fitness);
x = pop(idx, :);
end

% 处理约束条件
function [pop, fitness] = constraint_handling(pop, fitness, Aineq, bineq, Aeq, beq, lb, ub)
% 处理不等式约束
if ~isempty(Aineq)
    [nPop, nVars] = size(pop);
    nineq = size(Aineq, 1);
    for i = 1:nPop
        for j = 1:nineq
            if (pop(i,:) * Aineq(j,:)' > bineq(j))
                % 重新生成不满足约束条件的个体
                pop(i,:) = lb + (ub-lb) .* rand(1, nVars);
                fitness(i) = feval(fitnessfcn, pop(i,:));
            end
        end
    end
end

% 处理等式约束
if ~isempty(Aeq)
    [nPop, nVars] = size(pop);
    neq = size(Aeq, 1);
    for i = 1:nPop
        for j = 1:neq
            if (abs(pop(i,:) * Aeq(j,:)' - beq(j)) > 1e-6)
                % 重新生成不满足约束条件的个体
                pop(i,:) = lb + (ub-lb) .* rand(1, nVars);
                fitness(i) = feval(fitnessfcn, pop(i,:));
            end
        end
    end
end
end

% 选择
function parents = selection(pop, fitness, selectionFcn, scalingFcn, scalingParams)
% 适应度缩放
scaledFitness = feval(scalingFcn, fitness, scalingParams);

% 选择操作
parents = feval(selectionFcn, pop, scaledFitness);
end

% 交叉
function offspring = crossover(parents, crossoverFcn, crossoverFraction)
% 交叉操作
nParents = size(parents, 1);
nOffspring = round(crossoverFraction * nParents);
offspring = feval(crossoverFcn, parents(1:nOffspring,:), parents(1:nOffspring,:));
end

% 变异
function offspring = mutation(offspring, mutationFcn, mutationRate, mutationFcnArgs)
% 变异操作
[nOffspring, nVars] = size(offspring);
nMutations = round(mutationRate * nOffspring * nVars);
mutationIdx = randi([1, nOffspring*nVars], [nMutations, 1]);
offspring(mutationIdx) = feval(mutationFcn, offspring(mutationIdx), mutationFcnArgs{:});
end

在此示例中，我们使用`constraint_handling`函数来处理约束条件，该函数将不满足约束条件的个体替换为随机生成的个体。我们还使用MATLAB内置的选择、交叉和变异函数来执行相应的操作。请注意，我们还使用适应度缩放函数来缩放适应度，以避免适应度值过小或过大的问题。

当然，这只是一个简单的示例，实际的实现可能需要更复杂的约束处理和操作函数。