非线性整数规划matlab遗传算法代码

以下是一个非线性整数规划的Matlab遗传算法代码示例：

%% 定义问题
fun = @(x) x(1)^2 + x(2)^2 - x(3)^2; % 目标函数
nvars = 3; % 变量数目
A = [1 1 1]; % 约束矩阵
b = 10; % 约束常数
lb = zeros(1, nvars); % 下限
ub = [5 5 5]; % 上限
intcon = 1:3; % 整数变量索引

%% 设置遗传算法参数
options = gaoptimset('PopulationSize', 50, 'Generations', 100, 'EliteCount', 5, 'MutationFcn',{@mutationuniform, 0.1}, 'CrossoverFcn', {@crossoverheuristic, 0.8});

%% 调用遗传算法函数求解问题
[x, fval] = ga(fun, nvars, A, b, [], [], lb, ub, [], intcon, options);

这个示例中，我们定义了一个非线性整数规划问题。使用`gaoptimset`函数设置遗传算法参数，然后使用`ga`函数调用遗传算法函数进行求解。在`ga`函数中，我们指定了目标函数、变量数目、约束矩阵、约束常数、上下限和整数变量索引。