请给我一个代码来实现MATLAB+遗传算法与模拟退火法结合进行边缘计算卸载。可以在适应度函数中添加模拟退火步骤。适应度函数应同时使用遗传算法和模拟退火来评估解。可以对遗传算法和模拟退火的不同参数进行实验，以找到适合问题的最佳组合

我们需要先定义问题的具体内容和目标，然后再编写相应的适应度函数以及遗传算法和模拟退火的实现。以下是一个简单的示例代码，用于展示如何将遗传算法和模拟退火相结合来解决边缘计算卸载问题。

% 定义问题
% 假设我们要在一组边缘设备上执行一些任务，但因为某些原因，有些任务需要在云端计算。
% 我们需要确定哪些任务应该在边缘设备上执行，哪些任务应该在云端计算，以最小化总体执行时间。

% 首先，我们将任务表示为一个向量，其中每个元素表示一个任务。
% 如果元素的值为1，则表示该任务需要在边缘设备上执行；如果为0，则表示需要在云端计算。

% 以下是一个简单的例子，其中有6个任务：
% Task 1: 4.2s (Edge), 2.3s (Cloud)
% Task 2: 3.1s (Edge), 4.5s (Cloud)
% Task 3: 2.8s (Edge), 3.9s (Cloud)
% Task 4: 3.9s (Edge), 2.7s (Cloud)
% Task 5: 5.2s (Edge), 4.8s (Cloud)
% Task 6: 4.8s (Edge), 5.1s (Cloud)

% 我们可以将这些任务表示为以下向量：
tasks = [1 0 0 1 0 1];

% 接下来，我们需要定义适应度函数。在这个例子中，我们将使用以下适应度函数：
% f(x) = execution_time(x) + T * number_of_edges(x)
% 其中，execution_time(x) 表示执行向量 x 中的任务所需的总时间；
% number_of_edges(x) 表示在向量 x 中有多少个任务需要在边缘设备上执行；
% T 是一个参数，用于平衡执行时间和边缘计算资源的利用率。

% 遗传算法参数设置
pop_size = 50; % 种群大小
n_generations = 100; % 迭代次数
mutation_rate = 0.01; % 变异率

% 模拟退火参数设置
initial_temp = 100; % 初始温度
final_temp = 1; % 最终温度
cooling_rate = 0.95; % 冷却速率

% 适应度函数
function fitness = evaluate_fitness(x, T)
  execution_time = sum(x .* [4.2 2.3 2.8 2.7 4.8 5.1]) + sum((1-x) .* [2.3 4.5 3.9 3.9 4.8 5.1]);
  number_of_edges = sum(x);
  fitness = execution_time + T * number_of_edges;
end

% 初始化种群
population = rand(pop_size, length(tasks)) > 0.5;

% 迭代
for i = 1:n_generations
  
  % 计算适应度
  fitness = arrayfun(@(x) evaluate_fitness(population(x,:), 0.5), 1:pop_size);
  
  % 选择
  [sorted_fitness, sorted_indices] = sort(fitness);
  fittest_individual = population(sorted_indices(1),:);
  
  % 变异
  for j = 1:pop_size
    if j == 1 % 保留最优个体
      continue;
    end
    if rand < mutation_rate
      population(j,:) = fittest_individual;
      population(j,randi(length(tasks))) = ~population(j,randi(length(tasks)));
    end
  end
  
  % 模拟退火
  temp = initial_temp;
  while temp > final_temp
    % 随机选择一个个体进行变异
    index = randi(pop_size);
    individual = population(index,:);
    
    % 随机选择一个任务进行变异
    task_index = randi(length(tasks));
    individual(task_index) = ~individual(task_index);
    
    % 计算适应度变化
    delta_fitness = evaluate_fitness(individual, 0.5) - fitness(index);
    
    % 如果新个体更好，则接受变异
    if delta_fitness < 0
      population(index,:) = individual;
    else
      % 否则，以概率 exp(-delta_fitness / temp) 接受变异
      if rand < exp(-delta_fitness / temp)
        population(index,:) = individual;
      end
    end
    
    % 冷却温度
    temp = temp * cooling_rate;
  end
  
end

% 输出结果
best_individual = population(sorted_indices(1),:);
fprintf('Best individual: ');
disp(best_individual);
fprintf('Execution time: %.2fs\n', evaluate_fitness(best_individual, 0));
fprintf('Number of edge tasks: %d\n', sum(best_individual));

在上面的代码中，我们首先定义了一个任务向量 `tasks`，并定义了一个适应度函数 `evaluate_fitness`。然后，我们使用遗传算法来生成初始种群，并对种群进行迭代和变异。在每次迭代后，我们还使用模拟退火来随机选择一个个体进行变异，并以一定概率接受变异。最终，我们输出找到的最优解。

这只是一个简单的示例代码，用于说明如何将遗传算法和模拟退火相结合。在实际应用中，您需要根据具体问题进行调整和优化。