global Bitlength%定义3个全局变量
global boundsbegin
global boundsend
boundsbegin=-2;
boundsend=2;
precision=0.0001;%运算精确度
Bitlength=ceil(log2((boundsend-boundsbegin)'./precision));%染色体长度
popsize=50;%初始种群大小
Generationmax=12;%最大进化代数
pcrossover=0.90;%交叉概率
pmutation=0.09;%变异概率
population=round(rand(popsize,Bitlength));%随机生产初始化种群
[Fitvalue,cumsump]=fitness(population); %调用子函数1算个体适应度和选择累积概率
Generation=1;
while Generation<Generationmax+1%总共进化12代
for j=1:2:popsize%每一次生成2个个体,经过25次循环生产一个新种群，完成一代进化
seln=selection(population,cumsump);%调用子函数2选择操作，返回选中的2个个体的序号
scro=crossover(population,seln,pcrossover);%调用子函数3交叉操作，返回2条染色体
scnew(j,:)=scro(1,:);%存储交叉操作返回的染色体
scnew(j+1,:)=scro(2,:);
smnew(j,:)=mutation(scnew(j,:),pmutation);%调用子函数4对交叉操作返回的染色体变异
smnew(j+1,:)=mutation(scnew(j+1,:),pmutation);
end
population=smnew;%更新种群
[Fitvalue,cumsump]=fitness(population);%调用子函数1计算新种群的适应度
[fmax,nmax]=max(Fitvalue);%记录最佳适应度和其染色序号
fmean=mean(Fitvalue);
ymax(Generation)=fmax;%记录当代最佳适应度
ymean(Generation)=fmean;%记录当代平均适应度
x=transform2to10(population(nmax,:));%调用子函数6转化为10进制数
xx=boundsbegin+x*(boundsend-boundsbegin)/(power(boundsend,Bitlength)-1);%将x整合到[-2,2]区间中
xmax(Generation)=xx;%保存整合后最佳染色体10进制的值
Generation=Generation+1;%依次循环进化12代，得到最佳种群个体
end
Generation=Generation-1
Bestpopulation=xx%最佳种群个体，即x的值
Targetmax=targetfun(xx)%调用子函数7要求的函数的最大值
