matlab 写代码 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，这个问题我可以为您解答。以下是 Matlab 遗传算法实现逃出盒子案例的示例代码。其中，20*10的网格中，0表示空白格子，1表示障碍物，2表示起点，3表示终点。

clc;
clear;
close all;

% 初始化地图
map = zeros(20, 10);
map(3, 2:3) = 1;
map(4:7, 5) = 1;
map(6:8, 8) = 1;
map(1, 1) = 2;
map(20, 10) = 3;

% 定义遗传算法参数
pop_size = 100; % 种群大小
num_var = 150; % 变量数，即路径长度
num_gen = 100; % 迭代次数
pc = 0.8; % 交叉概率
pm = 0.1; % 变异概率

% 定义变量边界
lb = ones(1, num_var); % 变量下边界
ub = repmat([4, 8], 1, num_var/2); % 变量上边界

% 定义适应度函数
fitness_func = @(x) calculate_fitness(x, map);

% 运行遗传算法
options = gaoptimset('PopulationSize', pop_size, 'Generations', num_gen, 'CrossoverFcn', {@crossoverarithmetic, 0.5}, 'MutationFcn', {@mutationuniform, pm}, 'Display', 'iter', 'PlotFcns', {@gaplotbestf}, 'StallGenLimit', 20);
[x, fval] = ga(fitness_func, num_var, [], [], [], [], lb, ub, [], options);

% 显示结果
path = reshape(x, 2, num_var/2)';
figure;
imagesc(map);
hold on;
plot(path(:, 2), path(:, 1), 'r', 'LineWidth', 2);
title(['Fitness:', num2str(fval)]);

% 计算适应度函数值
function f = calculate_fitness(x, map)
    path = reshape(x, 2, length(x)/2)';
    f = 0;
    for i = 1:length(path)-1
        if map(path(i, 1), path(i, 2)) == 1 || map(path(i+1, 1), path(i+1, 2)) == 1 % 碰到障碍物
            f = f + 100;
        end
        if i == length(path)-1 && map(path(i+1, 1), path(i+1, 2)) ~= 3 % 未到达终点
            f = f + 100;
        end
        if abs(path(i+1, 1) - path(i, 1)) > 1 || abs(path(i+1, 2) - path(i, 2)) > 1 % 路径不连续
            f = f + 10;
        end
    end
    f = f + sum(sqrt(sum(diff(path).^2, 2)))*10; % 路径长度
end

在代码中，我们首先初始化了一个 20*10 的地图，用 0 表示空白格子，1 表示障碍物，2 表示起点，3 表示终点。然后，我们使用 Matlab 的遗传算法工具箱，定义了遗传算法的参数和适应度函数，并运行了遗传算法。最后，我们将得到的最优解绘制在地图上，得到了逃出盒子的最佳路径。