首先，在MATLAB环境中编写代码。我们需要定义目标函数、种群大小、最大迭代次数等参数。例如，假设我们的目标是最小化函数 f(x) = x^2 - 4x + 4 。接下来，初始化一个随机种群，并根据适应度函数计算每个个体的适应值。适应度越高表示该个体越接近最优解。
然后实施选择操作，这里可以采用轮盘赌选择方法。之后进行交叉和变异操作以产生下一代种群。交叉是通过交换两个父代的部分基因来创建新的后代；而变异则是对某些基因进行随机改变，增加种群多样性。
最后检查终止条件是否满足，如达到最大迭代次数或找到足够好的解时停止搜索。输出最终结果作为全局最优解。
这个例子展示了如何使用MATLAB实现基本的遗传算法流程。当然，在实际应用中还需要考虑更多因素，比如编码方式、选择策略等。但通过这样的简单示例，我们可以初步了解遗传算法的基本思想及其在编程中的实现方法。
