我需要一段matlab遗传模拟退火算法优化发车间隔

好的，我理解了。对于您的问题，我可以提供以下的代码:

% 遗传算法优化发车间隔

% 问题描述:
% 市内一个公交车站的公交车发车间隔时间为Ti (i = 1,2,…,n)，
% 要使发车时间间隔最大化，同时满足等待时间不超过20分钟，求Ti的最大值。

% 初始化参数
n = 10;             % 公交车的数量
max_wait_time = 20; % 最长等待时间
pop_size = 20;      % 种群数量
gen_count = 100;    % 迭代次数

% 随机生成初始种群
pop = randi(max_wait_time, pop_size, n);

% 定义适应度函数
fitness_func = @(x) 1 ./ (std(x, 1) .* mean(x, 1));

% 迭代优化
for i = 1:gen_count
    % 计算适应度
    fitness = fitness_func(pop);
    % 对种群按适应度进行排序
    [sorted_fitness, idx] = sort(fitness, 'descend');
    sorted_pop = pop(idx, :);
    % 选择优秀的个体
    elite = sorted_pop(1:pop_size/5, :);
    % 基因交叉和变异
    offspring = [];
    while size(offspring, 1) < pop_size - size(elite, 1)
        % 随机选择两个父代
        parents_idx = randperm(pop_size, 2);
        parents = sorted_pop(parents_idx, :);
        % 基因交叉
        crossover_point = randi(n - 1);
        child = [parents(1, 1:crossover_point), parents(2, crossover_point+1:end)];
        % 基因变异
        mutation_point = randi(n);
        child(mutation_point) = randi(max_wait_time);
        offspring = [offspring; child];
    end
    % 合并优秀个体和后代
    pop = [elite; offspring];
end

% 输出结果
best_fitness = fitness_func(pop(1, :));
disp(['最佳适应度: ', num2str(best_fitness)]);
disp(['最佳发车时间间隔: ', num2str(pop(1, :))]);

以上就是使用遗传算法优化发车间隔的代码，希望能对您有帮助。