基于MATLAB的遗传算法求解装箱优化问题

装箱优化问题是一个经典的组合优化问题，在物流、运输和仓储等领域具有重要的应用价值。该问题的目标是将一组物品装入有限数量和容量的容器中，以最小化所使用的容器数量或最大化装箱效率。在本文中，我们将介绍如何使用MATLAB中的遗传算法来解决装箱优化问题。

遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，它通过模拟遗传操作（如选择、交叉和变异）来搜索最优解。在装箱优化问题中，我们可以将每个容器看作一个个体，而每个容器中的物品看作该个体的基因。通过遗传算法的迭代过程，我们可以找到最佳的容器分配方案，以满足装箱优化问题的要求。

下面是使用MATLAB实现基于遗传算法的装箱优化问题的源代码：

% 初始化参数
numContainers = 10; % 容器数量
containerCapacity = 100;