💻✨Matlab遗传算法优化问题求解示例✨💻

遗传算法（Genetic Algorithm, GA）作为一种智能优化方法，在解决复杂问题时表现出色。今天就用一个简单易懂的例子展示如何用Matlab实现遗传算法的优化过程！🔍

假设我们有一个目标函数 `f(x) = x^2 - 4x + 6`，需要找到其最小值，并且设置约束条件 `x >= 0` 和 `x <= 5`。通过Matlab的遗传算法工具箱，我们可以轻松定义适应度函数、种群大小以及交叉与变异概率等参数。🚀

首先，打开Matlab编辑器，输入目标函数和约束条件；接着配置遗传算法参数，比如最大迭代次数、种群数量等。运行程序后，算法会自动搜索最优解！🎉

最终结果表明，当 `x ≈ 2` 时，目标函数取得最小值 `f(2) = 2`。这不仅验证了遗传算法的强大功能，也展示了Matlab作为科研利器的便捷性！📈📊

快来试试吧！💪🔥 Matlab 遗传算法 优化问题