用matlab遗传算法做一个逃出盒子的案例，要有一个20*10的网格，有起点终点。

好的，我可以为您提供一些思路和参考代码。

首先，我们需要定义适应度函数，以便遗传算法可以优化我们的解决方案。在这个案例中，我们希望通过遗传算法找到一个从起点到终点的路径，使得路径长度最短。

因此，我们可以将适应度函数定义为路径长度的倒数，这样可以让遗传算法优化路径长度最小化。

下面是一个可能的适应度函数的示例代码：

function fitness = fitnessFunction(chromosome)
% chromosome 表示一个解决方案，即从起点到终点的路径
% fitness 为适应度值，即路径长度的倒数

% 将 chromosome 转换成坐标形式
path = decodeChromosome(chromosome);

% 计算路径长度
len = getPathLength(path);

% 计算适应度值，路径长度的倒数
fitness = 1 / len;
end

接下来，我们需要定义遗传算法的参数，如群体大小、迭代次数、交叉概率、变异概率等。

populationSize = 100; % 群体大小
maxIterations = 100; % 最大迭代次数
crossoverProb = 0.7; % 交叉概率
mutationProb = 0.05; % 变异概率

我们还需要定义遗传算法中使用的操作函数，包括选择、交叉和变异。这里我们使用标准的遗传算法操作函数：

selectionFcn = @selectionroulette;
crossoverFcn = @crossoversinglepoint;
mutationFcn = @mutationuniform;

接下来，我们需要定义种群的初始状态。我们可以使用随机的方式生成一些解决方案，并将它们组成初始种群。

% 生成随机的初始种群
initialPopulation = zeros(populationSize, 200);
for i = 1:populationSize
    % 生成一个随机的解决方案
    chromosome = generateRandomChromosome();
    % 将解决方案转换成一个行向量
    row = chromosome(:)';
    % 将行向量添加到初始种群矩阵中
    initialPopulation(i, :) = row;
end

最后，我们可以调用 Matlab 自带的遗传算法函数 `ga` 来执行遗传算法，并得到最优解。

% 调用遗传算法函数
options = optimoptions('ga', 'MaxGenerations', maxIterations, 'CrossoverFraction', crossoverProb, 'MutationFcn', mutationFcn, 'SelectionFcn', selectionFcn);
[bestPath, bestFitness] = ga(@fitnessFunction, 200, [], [], [], [], [], [], [], options);

在 `ga` 函数中，我们将适应度函数 `fitnessFunction` 作为第一个参数传递进去，将种群大小设置为 200，并将遗传算法参数以及操作函数传递进去。

最后，我们得到的最优解是一个从起点到终点的路径 `bestPath`，以及对应的适应度值 `bestFitness`。

完整的代码示例可以参考下面的代码：

% 生成随机的初始种群
function chromosome = generateRandomChromosome()
    chromosome = randi([1 4], 10, 20);
end

% 将 chromosome 转换成坐标形式
function path = decodeChromosome(chromosome)
    [x, y] = find(chromosome == 4);
    start = [x(1) y(1)];
    [x, y] = find(chromosome == 3);
    target = [x(1) y(1)];
    path = start;
    for i = 1:length(chromosome)
        move = [0 0];
        if chromosome(i) == 1 % 上
            move = [-1 0];
        elseif chromosome(i) == 2 % 下
            move = [1 0];
        elseif chromosome(i) == 3 % 左
            move = [0 -1];
        elseif chromosome(i) == 4 % 右
            move = [0 1];
        end
        newPos = path(end,:) + move;
        if all(newPos >= 1 & newPos <= [10 20])
            path = [path; newPos];
        end
        if isequal(path(end,:), target)
            break;
        end
    end
end

% 计算路径长度
function len = getPathLength(path)
    len = 0;
    for i = 2:length(path)
        len = len + norm(path(i,:) - path(i-1,:));
    end
end

% 主函数
function main()
    % 遗传算法参数
    populationSize = 100; % 群体大小
    maxIterations = 100; % 最大迭代次数
    crossoverProb = 0.7; % 交叉概率
    mutationProb = 0.05; % 变异概率

    % 遗传算法操作函数
    selectionFcn = @selectionroulette;
    crossoverFcn = @crossoversinglepoint;
    mutationFcn = @mutationuniform;

    % 生成随机的初始种群
    initialPopulation = zeros(populationSize, 200);
    for i = 1:populationSize
        chromosome = generateRandomChromosome();
        row = chromosome(:)';
        initialPopulation(i, :) = row;
    end

    % 调用遗传算法函数
    options = optimoptions('ga', 'MaxGenerations', maxIterations, 'CrossoverFraction', crossoverProb, 'MutationFcn', mutationFcn, 'SelectionFcn', selectionFcn);
    [bestPath, bestFitness] = ga(@fitnessFunction, 200, [], [], [], [], [], [], [], options);

    % 输出结果
    disp('Best path:');
    disp(bestPath);
    disp('Best fitness:');
    disp(bestFitness);
end