用GA算法求解二元函数极值问题的MATLAB代码

以下是一个简单的MATLAB代码，用遗传算法来寻找二元函数的最小值：

% 定义目标函数
fun = @(x) x(1)^2 + x(2)^2;

% 定义变量的范围
lb = [-10,-10];
ub = [10,10];

% 使用GA算法求解最小值
options = optimoptions('ga','MaxGenerations',100,'PopulationSize',50);
[x,fval] = ga(fun,2,[],[],[],[],lb,ub,[],options);

% 显示最优解和最小值
fprintf('最优解：x1=%f，x2=%f\n',x(1),x(2));
fprintf('最小值：%f\n',fval);

在这个例子中，我们定义了一个目标函数 `fun`，它是二元函数 `x1^2 + x2^2`。我们还定义了变量的范围 `lb` 和 `ub`，它们分别是变量 `x1` 和 `x2` 的下限和上限。然后我们使用MATLAB的遗传算法函数 `ga` 来寻找目标函数的最小值。我们还指定了一些选项，如最大代数和种群大小。最后，我们输出最优解和最小值。