遗传算法求解非线性规划问题的matlab代码

以下是使用遗传算法求解非线性规划问题的MATLAB代码示例：

% 定义目标函数
fun = @(x) (x(1)-2)^2 + (x(2)-3)^2;

% 定义约束条件函数
nonlcon = @(x) [-(x(1)-1)^2 - (x(2)-2)^2 + 2; x(1) + x(2) - 4];

% 定义问题的维度和边界
nvars = 2;
lb = [0, 0];
ub = [Inf, Inf];

% 设置遗传算法参数
options = gaoptimset('Display', 'iter', 'PopulationSize', 50, 'Generations', 100);

% 使用遗传算法求解非线性规划问题
[x, fval] = ga(fun, nvars, [], [], [], [], lb, ub, nonlcon, options);

在上述代码中，fun 是目标函数，nonlcon 是约束条件函数。nvars 是问题的维度，lb 和 ub 是变量的边界。options 是遗传算法的参数设置，其中 Display 控制显示信息的级别，PopulationSize 是种群大小，Generations 是迭代次数。

最后，通过调用 ga 函数，传入目标函数、问题维度、约束条件、边界和遗传算法参数，即可求解非线性规划问题。结果保存在变量 x 中，最优解的目标函数值保存在变量 fval 中