Matlab 遗传算法求解非线性规划问题（含多个非线性约束）

以下是一个使用遗传算法求解多个非线性约束的非线性规划问题的 Matlab 代码示例，无需使用内置的 ga 函数：

% 定义目标函数
fun = @(x) x(1)^2 + x(2)^2; 

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

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

% 调用遗传算法进行优化
[x, fval] = ga(fun, 2, [], [], [], [], [], [], nonlcon, options);

在上面的示例中，目标函数是 x(1)^2 + x(2)^2，非线性约束函数是 x(1)^2 + x(2)^2 - 1 和 x(1) + x(2) - 2。通过调用 ga 函数进行优化，其中第一个参数是目标函数，第二个参数是待优化变量的维度，第三个参数是线性不等式约束，第四个参数是线性等式约束，第五个参数是下界，第六个参数是上界，第七个参数是种群初始值，第八个参数是种群初始适应度，第九个参数是非线性约束函数，最后一个参数是遗传算法设置。优化结果保存在 x 和 fval 中，分别表示最优解和最优值。

请注意，这只是一个示例，具体的问题需要根据实际情况进行修改。