遗传算法求解非线性规划问题（含多个非线性约束，不使用ga函数）

以下是一个使用遗传算法求解含有多个非线性约束的非线性规划问题的MATLAB代码示例，该示例代码不使用内置的ga函数，而是通过自定义函数实现了遗传算法的各个步骤。

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

% 定义约束函数
constFunc = @(x) [x(1)^2 + x(2)^2 - 1;  % 非线性约束1
                  x(1) + x(2) - 2];    % 非线性约束2

% 定义问题的维度和边界
nVar = 2;        % 变量个数
lb = [-10 -10];  % 变量下界
ub = [10 10];    % 变量上界

% 设置遗传算法参数
popSize = 50;   % 种群大小
maxGen = 100;   % 最大迭代次数

% 初始化种群
population = zeros(popSize, nVar);
for i = 1:popSize
    population(i, :) = lb + (ub - lb) .* rand(1, nVar); % 随机生成初始解
end

% 迭代优化
bestFitness = inf;  % 最佳适应度初始值
for gen = 1:maxGen
    % 计算适应度
    fitness = zeros(popSize, 1);
    for i = 1:popSize
        fitness(i) = objFunc(population(i, :));
    end
    
    % 选择操作
    [~, sortIndex] = sort(fitness);
    eliteIndex = sortIndex(1:round(popSize/2));
    elitePop = population(eliteIndex, :);
    
    % 交叉操作
    newPop = zeros(popSize, nVar);
    for i = 1:popSize
        parent1 = elitePop(randi(length(elitePop)), :);
        parent2 = elitePop(randi(length(elitePop)), :);
        newPop(i, :) = crossover(parent1, parent2, lb, ub);
    end
    
    % 变异操作
    for i = 1:popSize
        newPop(i, :) = mutation(newPop(i, :), lb, ub);
    end
    
    % 更新种群
    population = newPop;
    
    % 更新最佳解
    bestFitness = min(bestFitness, min(fitness));
    
    % 显示迭代过程
    disp(['迭代次数: ' num2str(gen) ', 最佳适应度: ' num2str(bestFitness)]);
end

% 输出最佳解
disp('最佳解:');
disp(elitePop(1, :));

% 交叉操作函数
function child = crossover(parent1, parent2, lb, ub)
    alpha = rand(size(parent1));
    child = alpha .* parent1 + (1 - alpha) .* parent2;
    child = max(lb, min(child, ub)); % 限制解在边界内
end

% 变异操作函数
function mutant = mutation(individual, lb, ub)
    sigma = 0.1; % 变异幅度
    mutant = individual + sigma * randn(size(individual));
    mutant = max(lb, min(mutant, ub)); % 限制解在边界内
end

在这个示例代码中，我们首先定义了目标函数和约束函数。目标函数是一个简单的二次函数，约束函数是两个非线性约束。然后，我们设置了遗传算法的参数，包括种群大小和最大迭代次数。接下来，我们初始化种群，并进行迭代优化，包括选择、交叉和变异操作。最后，输出最佳解。

请注意，这只是一个简单的示例代码，可能不适用于复杂的问题。在实际应用中，您可能需要根据具体问题对代码进行修改和优化。