用matlab写出遗传算法

以下是一个简单的遗传算法的 MATLAB 代码示例：

% 遗传算法参数设置
popSize = 100; % 种群大小
chromLength = 20; % 染色体长度
pc = 0.8; % 交叉概率
pm = 0.01; % 变异概率
maxGen = 200; % 最大迭代次数

% 初始化种群
pop = randi([0,1],popSize,chromLength);

% 开始迭代
for gen = 1:maxGen
    % 评估种群适应度
    fitness = sum(pop,2);
    
    % 选择操作
    [~,idx] = sort(fitness,'descend');
    pop = pop(idx,:);
    pop = pop(1:popSize,:);
    
    % 交叉操作
    for i = 1:2:popSize
        if rand < pc
            cpoint = randi([1,chromLength-1]);
            temp = pop(i,:);
            pop(i,:) = [temp(1:cpoint),pop(i+1,cpoint+1:end)];
            pop(i+1,:) = [pop(i+1,1:cpoint),temp(cpoint+1:end)];
        end
    end
    
    % 变异操作
    for i = 1:popSize
        if rand < pm
            mpoint = randi([1,chromLength]);
            pop(i,mpoint) = ~pop(i,mpoint);
        end
    end
end

% 输出结果
fitness = sum(pop,2);
[~,idx] = max(fitness);
bestChrom = pop(idx,:);
bestFitness = fitness(idx);
disp(['最优解为: ',num2str(bestChrom)]);
disp(['最优解的适应度为: ',num2str(bestFitness)]);

这个遗传算法的例子是一个二进制串的问题，其目标是最大化这个二进制串中 1 的数量。在每个迭代中，使用基于排名的选择操作选择最适应的个体，然后使用单点交叉和单点变异操作生成新个体。最终输出最优解及其适应度。