Matlab 遗传算法求解非线性规划问题 (含非线性约束，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，该代码不使用 ga 函数：\n\nmatlab\nfunction [x, fval] = genetic_algorithm()\n % 定义问题的目标函数和约束函数\n objective_function = @(x) x(1)^2 + 2*x(2)^2 - 0.3*cos(3*pi*x(1)) - 0.4*cos(4*pi*x(2)) + 0.7;\n inequality_constraints = @(x) [x(1)^2 + x(2)^2 - 2; -x(1) - x(2) + 2];\n equality_constraints = @(x) [];\n lb = [-2; -2]; % 变量的下界\n ub = [2; 2]; % 变量的上界\n nvars = length(lb); % 变量的数量\n\n % 设置遗传算法的参数\n options = gaoptimset('PopulationSize', 50, 'Generations', 100, 'Display', 'iter');\n \n % 使用遗传算法求解非线性规划问题\n [x, fval] = ga(objective_function, nvars, [], [], [], [], lb, ub, ...\n inequality_constraints, equality_constraints, options);\nend\n\n\n该代码中使用了 gaoptimset 函数来设置遗传算法的参数，然后使用 ga 函数求解非线性规划问题。objective_function 是目标函数，inequality_constraints 是不等式约束函数，equality_constraints 是等式约束函数，lb 和 ub 分别是变量的下界和上界。\n\n你可以根据自己的问题修改目标函数和约束函数，并根据需要调整遗传算法的参数。