本文介绍如何用Matlab编写遗传算法解决单目标优化问题，以求解函数f(x)=x^2的最小值为例，详细阐述遗传算法的参数设置、选择、交叉和变异操作，以及如何计算最优解和最优值。
基于遗传算法求解单目标优化问题
遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，它通过模拟遗传、变异和选择等机制来寻找问题的最优解。在本文中，我们将使用Matlab编写遗传算法的代码，以解决单目标优化问题。
首先，我们需要定义问题的目标函数。在这个例子中，我们将考虑一个简单的单目标优化问题，即求解函数 f(x) = x^2 的最小值。我们的目标是找到使得函数值最小的 x 值。
接下来，我们可以开始编写遗传算法的代码。以下是一个简单的遗传算法的实现：
% 遗传算法参数
populationSize = 50; % 种群大小
chromosomeLength = 10; % 染色体长度
mutationRate =<
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