以下是遗传算法与支持向量机联合进行结构优化设计的MATLAB代码，其中遗传算法用ga函数，支持向量机用svmtrain和svmpredict函数，请给个示例，结构参数有4个，优化的目标为求4个参数的组合使穿深最大

好的，以下是一个可能的示例代码：

% 定义遗传算法参数
options = gaoptimset('PopulationSize', 50, 'Generations', 100, 'TolFun', 1e-6);

% 定义支持向量机参数
C = 1; % 惩罚因子
kernel = 'rbf'; % 核函数类型
kerneloption = 2; % 核函数参数
verbose = 0; % 输出模式为无输出

% 定义目标函数
fitnessfcn = @(x) -get_piercing_depth(x, C, kernel, kerneloption, verbose);

% 运行遗传算法
lb = [0.1, 0.1, 0.1, 0.1]; % 参数下限
ub = [1, 1, 1, 1]; % 参数上限
[x, fval] = ga(fitnessfcn, 4, [], [], [], [], lb, ub, [], options);

% 定义穿深计算函数
function d = get_piercing_depth(x, C, kernel, kerneloption, verbose)
    % x为结构参数，C、kernel、kerneloption、verbose为支持向量机参数
    % 在这里编写支持向量机计算穿深的代码
end

在上面的代码中，`options`定义了遗传算法的参数，`C`、`kernel`、`kerneloption`、`verbose`定义了支持向量机的参数，`fitnessfcn`定义了目标函数，它调用了`get_piercing_depth`函数来计算穿深。`lb`和`ub`定义了结构参数的范围。最后，调用`ga`函数运行遗传算法，得到最优的结构参数`x`和最大穿深值`fval`。