MATLAB 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，不使用 ga 函数：

% 定义目标函数
fun = @(x) 100*(x(2) - x(1)^2)^2 + (1 - x(1))^2;

% 定义约束函数
nonlcon = @(x) [x(1) + x(2) - 2; -x(1) - x(2) + 6; -x(1) + x(2) + 2];

% 定义变量的上下界
lb = [-3; -1];  % 下界
ub = [3; 3];    % 上界

% 遗传算法参数设置
options = optimoptions('ga');
options.Display = 'iter';       % 显示迭代过程
options.MaxGenerations = 100;   % 最大迭代次数

% 使用遗传算法求解非线性规划问题
[x, fval] = ga(fun, 2, [], [], [], [], lb, ub, nonlcon, options);

在上述代码中，目标函数 fun 定义了需要最小化的目标函数，而约束函数 nonlcon 定义了问题的非线性约束。lb 和 ub 分别定义了变量的上下界。

通过设置 options 对遗传算法进行参数设置，如 Display 设置为 'iter' 表示显示迭代过程，MaxGenerations 设置最大迭代次数。

然后，使用 ga 函数求解非线性规划问题，返回最优解 x 和最优值 fval。

请注意，以上代码只是一个示例，具体的问题需要根据实际情况进行定义目标函数、约束函数和变量的上下界。