使用MATLAB遗传算法将100项任务分给18个人，每个人可承担多项工作，使总工作时间最短的代码，并输出每个人的任务分配和遗传算法的收敛曲线结果

好的，这是一个优化问题，我们可以使用遗传算法来解决。以下是MATLAB的代码实现：

nTask = 100; % 任务数量
nPeople = 18; % 人数
taskTime = randi([1, 10], 1, nTask); % 随机生成任务时间
totalTime = sum(taskTime); % 总工作时间

% 遗传算法参数
populationSize = 50; % 种群大小
mutationRate = 0.01; % 变异率
tournamentSize = 10; % 锦标赛选择大小
eliteSize = 2; % 精英个体数量
generations = 100; % 迭代次数

% 初始化种群
population = zeros(populationSize, nTask);
for i = 1:populationSize
    % 随机分配任务给人
    for j = 1:nTask
        population(i, j) = randi([1, nPeople]);
    end
end

% 遗传算法迭代
fitnessHistory = zeros(generations, 1);
for generation = 1:generations
    % 计算适应度
    fitness = zeros(populationSize, 1);
    for i = 1:populationSize
        % 计算每个人的工作时间
        peopleTime = zeros(nPeople, 1);
        for j = 1:nTask
            peopleTime(population(i, j)) = peopleTime(population(i, j)) + taskTime(j);
        end
        % 计算总工作时间
        totalTimePopulation = max(peopleTime);
        % 计算适应度
        fitness(i) = totalTime - totalTimePopulation;
    end
    fitnessHistory(generation) = max(fitness);
    
    % 选择精英个体
    [~, eliteIndices] = maxk(fitness, eliteSize);
    elite = population(eliteIndices, :);
    
    % 选择父代个体
    parents = zeros(populationSize - eliteSize, nTask);
    for i = 1:populationSize - eliteSize
        tournament = randi([1, populationSize], 1, tournamentSize);
        [~, bestIndex] = max(fitness(tournament));
        parents(i, :) = population(tournament(bestIndex), :);
    end
    
    % 交叉
    offspring = zeros(size(parents));
    for i = 1:size(parents, 1)
        parent1 = parents(i, :);
        parent2 = parents(mod(i, size(parents, 1)) + 1, :);
        crossPoint = randi(nTask);
        offspring(i, :) = [parent1(1:crossPoint), parent2(crossPoint+1:end)];
    end
    
    % 变异
    for i = 1:size(offspring, 1)
        for j = 1:nTask
            if rand() < mutationRate
                offspring(i, j) = randi([1, nPeople]);
            end
        end
    end
    
    % 更新种群
    population = [elite; offspring];
end

% 输出结果
[~, bestIndex] = max(fitness);
bestIndividual = population(bestIndex, :);
peopleTask = cell(nPeople, 1);
for i = 1:nPeople
    peopleTask{i} = find(bestIndividual == i);
end
disp(peopleTask);
plot(fitnessHistory);

这段代码首先生成了100个任务，每个任务需要的时间为1-10之间的随机数。然后使用遗传算法将这些任务分配给18个人，每个人可承担多项工作，使总工作时间最短。遗传算法的参数如下：

- 种群大小为50
- 变异率为0.01
- 锦标赛选择大小为10
- 精英个体数量为2
- 迭代次数为100

遗传算法迭代完成后，输出每个人的任务分配和遗传算法的收敛曲线结果。

注意：由于遗传算法的随机性，每次运行代码得到的结果可能不同。