编写一个matalab代码，完成在一个在10乘10的网格上，起点位置（0，0），终点位置（9，9）。中间分布一些点位上障碍物，每次移动直着和斜着走，使用遗传算法优化，编写这个程序

在MATLAB中，你可以使用遗传算法（GA）来解决迷宫寻路问题。这里是一个基本的框架，展示如何使用遗传算法寻找从起点到终点的最优路径，避开障碍物。请注意，这个例子仅提供了一个基础框架，实际应用可能需要更复杂的编码、评估函数以及迭代优化。

% 导入必要的库
import gpttorch.*

% 定义迷宫矩阵 (0表示无障碍，1表示有障碍)
maze = zeros(10); % 假设空格都是无障碍
maze(0:2, 0:2) = maze(8:10, 8:10) = 1; % 设置起始点和终点周围为障碍

% 创建解空间的编码 (如二进制编码，1表示向右/向下，0表示向左/向上)
solution_space = ones(10); % 假设默认方向是右下
solution_space(1,:) = solution_space(:,1) = 0; % 起点和终点固定不动

% 遗传算法设置
pop_size = 50; % 种群大小
num_generations = 100; % 迭代次数
mutation_rate = 0.1; % 变异概率
crossover_prob = 0.8; % 交叉概率

% 函数用于评估解决方案的有效性
fitness_function = @(solution) -euclidean(solution Space', [9, 9]); % 欲求最小化距离，即找到最短路径

% 初始化种群
population = randi([0, 1], pop_size, size(solution_space));

for generation = 1:num_generations
    % 计算适应度值
    fitness = fitness_function(population);
    
    % 选择操作
    parents = roulette_wheel_selection(fitness); % 使用轮盘赌选择
    offspring = crossover(parents, crossover_prob);
    offspring = mutation(offspring, mutation_rate);
    
    % 更新种群
    population = [population; offspring];
    
    % 可视化当前最佳解
    [~, best_idx] = max(fitness);
    if fitness(best_idx) == -inf % 简单处理终点未达到的情况
        break;
    end
    plot_solution(population(best_idx), maze);
end

% 函数绘制解决方案
function plot_solution(sol, maze)
    sol_path = cumsum(sol);
    path = reshape(sol_path, [10, 10]);
    hold on
    imagesc(path * maze + ~maze);
    axis equal
    hold off
    title(['Generation ' num2str(generation) ', Best Fitness: ' num2str(-fitness(best_idx))]);
    colormap(gray)
    drawnow
end