多参数单目标遗传算法matlab代码

以下是一个简单的多参数单目标遗传算法的 MATLAB 代码示例：

% 定义问题参数
nvars = 5; % 变量数
lb = [0 0 0 0 0]; % 变量下限
ub = [10 10 10 10 10]; % 变量上限
fitnessfun = @myfitness; % 适应度函数

% 配置遗传算法选项
options = gaoptimset('PopulationSize', 50, 'Generations', 100, 'CrossoverFraction', 0.8, 'MutationFcn', {@mutationuniform, 0.1}, 'EliteCount', 2);

% 运行遗传算法
[x, fval, exitflag] = ga(fitnessfun, nvars, [], [], [], [], lb, ub, [], options);

% 定义适应度函数
function f = myfitness(x)
    f = x(1)^2 + x(2)^2 + x(3)^2 + x(4)^2 + x(5)^2; % 目标函数
end

在此示例中，我们使用 `gaoptimset` 函数来定义遗传算法的选项，然后将适应度函数 `myfitness` 作为输入传递给 `ga` 函数。 `myfitness` 函数计算目标函数的值，并将其用作遗传算法的适应度函数。 该算法将尝试在给定的变量范围内最小化目标函数。

请注意，此代码示例仅用于演示目的。 实际问题中，您需要根据您的具体需求和约束条件进行修改。