遗传算法的变异在MATLAB中的改进代码

在 MATLAB 中，可以使用内置的函数 `gaoptimset` 来设置遗传算法的参数，包括变异算子的类型和参数。

具体来说，可以使用 `gaoptimset` 函数的 `MutationFcn` 选项来指定变异算子的类型，可以选择的类型有：

- @mutationgauss: 高斯变异
- @mutationuniform: 均匀变异
- @mutationadaptfeasible: 适应可行性变异

例如，如果要使用高斯变异，可以这样设置：

options = gaoptimset('MutationFcn', @mutationgauss);

此外，还可以使用 `gaoptimset` 函数的 `MutationFcn` 选项来设置变异算子的参数。例如，对于高斯变异，可以使用 `PopInitRange` 选项来设置变异步长，使用 `CreationFcn` 选项来设置变异概率。

例如，如果要将变异步长设置为 0.1，变异概率设置为 0.2，可以这样设置：

options = gaoptimset(options, 'MutationFcn', {@mutationgauss, 0.1});
options = gaoptimset(options, 'CreationFcn', 0.2);

最后，在调用遗传算法时，可以将这些设置传递给函数作为参数，例如：

[x,fval] = ga(fitnessfcn,nvars,Aineq,bineq,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon,options);

希望这些信息对您有帮助。