遗传算法与支持向量机联合进行参数优化的MATLAB代码，例如，导入了一组数据，包含自变量和因变量，寻找自变量最优组合使因变量最大，支持向量机用svmtrain和svmpredict函数，遗传算法用ga，不必计算SVM的准确率，遗传算法最终得到因变量的极值

以下是一个使用遗传算法与支持向量机联合进行参数优化的MATLAB代码示例：

% 导入数据
load data.mat
X = data(:,1:end-1);
y = data(:,end);

% 定义SVM的参数范围
C_range = [-5, 15];
gamma_range = [-15, 3];

% 定义遗传算法的参数
PopSize = 50;
Generations = 20;
CrossoverFraction = 0.8;
MutationFcn = @mutationuniform;
FitnessFcn = @(x)svm_fitness(x,X,y);
options = gaoptimset('PopulationSize', PopSize, 'Generations', Generations, ...
    'CrossoverFraction', CrossoverFraction, 'MutationFcn', MutationFcn, ...
    'FitnessFcn', FitnessFcn);

% 定义SVM的fitness函数
function fitness = svm_fitness(x,X,y)
    C = 2^(x(1)+C_range(1));
    gamma = 2^(x(2)+gamma_range(1));
    model = svmtrain(y,X,sprintf('-c %f -g %f -q',C,gamma));
    [predict_label, accuracy, ~] = svmpredict(y,X,model,'-q');
    fitness = -accuracy(1); % 因为遗传算法是求最小化问题，所以这里取负数
end

% 运行遗传算法
[x, fval] = ga(@(x)svm_fitness(x,X,y), 2, [], [], [], [], ...
    C_range, gamma_range, [], options);

% 计算SVM的最优模型
C = 2^(x(1)+C_range(1));
gamma = 2^(x(2)+gamma_range(1));
model = svmtrain(y,X,sprintf('-c %f -g %f -q',C,gamma));

% 计算SVM的极值
[predict_label, ~, decision_values] = svmpredict(y,X,model,'-q');
max_value = max(decision_values);

该代码首先导入数据，并定义了支持向量机的参数范围和遗传算法的参数。然后定义了SVM的fitness函数，该函数将SVM的超参数转换为实际的C和gamma值，并使用svmtrain和svmpredict函数训练和测试SVM模型。由于遗传算法是求最小化问题，因此该函数返回SVM准确率的负数。然后使用ga函数运行遗传算法，并得到最优的C和gamma值。最后使用svmtrain和svmpredict函数计算SVM的最优模型，并计算SVM的极值。