1、单目标优化问题、单目标优化问题function [ result] =fun1(x)%目标函数定义 result=x(1)^3+2*x(2)^2*x(3)+2*x(3);end function [c,ceq]=contraint_fun1(x)% 非线性约束定义 c=x(1)^2-x(2)+2*x(3)-2; ceq=x(1)^2+x(2)+x(3)^2-4;End命令调用方式：命令调用方式： [x,fval,state,output]=ga(@fun1,3,[],[],[],[],[0,0,0],[5,5,5],@con traint_fun1)[x,fval,state,output]=ga(@目标函数名,自变量个数,线性不等式约束 A 矩阵,线性 不等式约束 b 矩阵,线性等式约束 A 矩阵,线性等式约束 b 矩阵,所有变量的下界,所有变 量的上界,非线性约束函数)若再加一个非线性约束： 2*X1^2-x2+2x3=0??多个约束时，将约束函数修改为： function [c,ceq]=contraint_fun1(x) c(1)=x(1)^2-x(2)+2*x(3)-2; ceq(1)=2*x(1)^2-x(2)+2*x(3); Ceq(2)=x(1)^2+x(2)+x(3)^2-4; end2 多目标优化问题多目标优化问题function y=multi_f(x) y(1)=x(1)^4-10*x(1)^2+x(1)*x(2)+x(2)^4-x(1)^2*x(2)^2; y(2)=x(2)^4-x(1)^2*x(2)^2+x(1)^4+x(1)*x(2); endfitnessfcn=@multi_f;%适应度函数句柄 nvars=2;%变量个数 lb=[-5,-5];%下限 ub=[5,5];%上限 A=[];b=[];%线性不等式约束 Aeq=[];beq=[];%线性等式约束[x,fval,exitflag] = gamultiobj(fitnessfcn,2,A,b,[],[],lb,ub)。