本文探讨了使用MATLAB的遗传算法解决装箱优化问题的方法。装箱优化问题旨在最小化容器数量或最大化装箱效率，遗传算法通过模拟自然选择和进化过程寻找最优解。代码示例展示了如何定义问题参数、设置遗传算法参数、生成初始种群并进行迭代优化，包括选择、交叉和变异操作，最终得到最佳容器分配方案。
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; % 容器容量
numItems = 
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