带自定义约束的非线性整数规划matlab遗传算法代码

以下是一个简单的带自定义约束的非线性整数规划matlab遗传算法代码示例：

function [x, fval] = genetic_algorithm()
% 遗传算法求解非线性整数规划
% 目标函数：minimize -x(1)*x(2)*x(3)
% 约束条件：
%   x(1) + 2*x(2) + 3*x(3) <= 6
%   x(1)^2 + x(2)^2 + x(3)^2 <= 10
%   x(1), x(2), x(3)为整数
%   x(1) + x(2) + x(3) = 4

% 定义问题
fun = @(x) -x(1)*x(2)*x(3);
A = [1, 2, 3; 1, 1, 1];
b = [6; 4];
Aeq = [1, 1, 1];
beq = 4;
lb = [0, 0, 0];
ub = [Inf, Inf, Inf];
intcon = [1, 2, 3];

% 定义遗传算法参数
options = gaoptimset('PopulationSize', 50, 'Generations', 100, 'StallGenLimit', 50, 'TolFun', 1e-6);

% 定义自定义约束函数
nonlcon = @mycon;

% 运行遗传算法
[x, fval] = ga(fun, 3, A, b, Aeq, beq, lb, ub, nonlcon, intcon, options);

% 自定义约束函数
function [c, ceq] = mycon(x)
    c = [x(1)^2 + x(2)^2 + x(3)^2 - 10; x(1) + 2*x(2) + 3*x(3) - 6];
    ceq = x(1) + x(2) + x(3) - 4;
end

end

在这个示例中，我们使用了`ga`函数来运行遗传算法。我们还定义了自定义约束函数`mycon`，该函数给出了非线性约束条件。在调用`ga`函数时，我们将自定义约束函数`mycon`作为一个参数传递给`nonlcon`参数。

请注意，我们还定义了一些其他参数，如`PopulationSize`、`Generations`和`StallGenLimit`，这些参数会影响遗传算法的性能和结果。您可以根据不同的问题和需求调整这些参数。