给我一个四个目标的优化算法matlab程序，四个目标分别是所选基因个数最小，预警分数最大，活性值最大，毒性值最小

这里提供一个基于NSGA-II算法的四目标优化问题的Matlab程序：

function [X, F, G] = NSGAII_4obj()

% 问题定义
nvars = 10;              % 变量数
lb = zeros(1, nvars);    % 下限
ub = ones(1, nvars);     % 上限
fun = @(x)myfunc(x);     % 目标函数
cfun = @(x)mycon(x);     % 约束函数

% NSGA-II 参数
options = optimoptions('gamultiobj', 'PopulationSize', 100, 'MaxGenerations', 200, ...
    'FunctionTolerance', 1e-4, 'UseParallel', true);
[X, F, ~, output] = gamultiobj(fun, nvars, [], [], [], [], lb, ub, cfun, options);

% 结果展示
figure
scatter3(F(:,1), F(:,2), F(:,3), 20, F(:,4), 'filled')
xlabel('目标1')
ylabel('目标2')
zlabel('目标3')
colorbar
title('Pareto 前沿')

% 内部函数
function f = myfunc(x)
    f = zeros(1, 4);
    f(1) = sum(x);
    f(2) = pre_warn_score(x);
    f(3) = act_value(x);
    f(4) = tox_value(x);
end

function [c, ceq] = mycon(x)
    c = zeros(0, 1);
    ceq = [];
end

function score = pre_warn_score(x)
    % 预警分数
    score = 0;
    % TODO: 计算预警分数
end

function value = act_value(x)
    % 活性值
    value = 0;
    % TODO: 计算活性值
end

function value = tox_value(x)
    % 毒性值
    value = 0;
    % TODO: 计算毒性值
end

end

这里假设目标1是所选基因个数最小，因此目标函数 $f_1(\mathbf{x})$ 是所有变量的和；目标2是预警分数最大，目标3是活性值最大，目标4是毒性值最小，因此需要在内部定义相应的计算函数 $pre\_warn\_score(\mathbf{x})$、$act\_value(\mathbf{x})$、$tox\_value(\mathbf{x})$。这些函数需要根据实际问题来实现。同时，由于这是一个无约束问题，因此约束函数 $mycon(\mathbf{x})$ 返回一个空数组即可。