多元函数最小值（遗传算法理论）内含代码

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用遗传算法求解y=200*exp(-0.05*x).*sin(x)在[-2 2]区间上的最大值

$ Z/ l1 u' I( C) e) r9 C/ r以下是代码的思路
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• 初始化算法参数，包括自变量范围bounds、求解精度precision、初始种群大小popsize、最大迭代代数Generationnmax、交叉概率pcrossover、变异概率pmutation。这些参数用于控制算法的执行过程。
• 根据自变量范围和求解精度，计算需要多长的染色体表示，即BitLength。
• 生成初始种群，采用随机初始化的方式，使用rand函数生成大小为popsize×BitLength的矩阵，其中每个元素为0或1。
• 计算初始种群的适应度，即调用fitnessfun函数计算每个个体的适应度Fitvalue，并计算累积概率cumsump。
• 进行遗传算法的迭代过程，重复执行以下步骤Generationnmax次：
  a. 创建新种群的临时矩阵scnew和smnew，用于存储交叉和变异得到的新个体。
  b. 使用选择操作，根据累积概率cumsump选择父代个体，得到seln。
  c. 使用交叉操作，根据交叉概率pcrossover对父代进行交叉，生成新个体scro，并将其存储在scnew中。
  d. 使用变异操作，根据变异概率pmutation对交叉后的个体进行变异，生成新个体smnew，并将其存储在smnew中。
  e. 更新种群，将新种群smnew赋值给原来的种群population。
  f. 计算新种群的适应度，更新Fitvalue和cumsump。
  g. 记录当前代的最佳适应度和平均适应度，通过求解Fitvalue的最大值和平均值得到。
  h. 记录当前代的最佳染色体个体，通过将最佳个体转换到实际范围内得到。
  i. 迭代代数加1。
• 迭代结束后，输出最优个体和最优目标函数值。
• 绘制适应度曲线，包括最大适应度和平均适应度随迭代代数的变化情况，用于分析算法的收敛性和性能。
  
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代码用于实现遗传算法求解一维优化问题，通过选择、交叉和变异操作不断优化种群，最终得到最优个体和最优目标函数值。
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