遗传算法（Genetic Algorithm）是一种模仿达尔文生物进化论的自然选择和遗传学原理，用于搜索最优解的计算模型。该算法基于一个种群（population），种群由基因（gene）编码的个体（individual）组成。每个个体是染色体（chromosome），代表问题潜在的解集，染色体内部的基因组合决定了个体的特征，即表现型（phenotype）。编码工作是将表现型映射为基因型（genotype）的过程。遗传算法通过适应度（fitness）评估个体，利用选择、交叉（crossover）和变异（mutation）等自然遗传学算子进行演化。每代后，种群逐渐适应环境，末代种群中的最优个体经过解码，作为问题的近似最优解输出。

遗传算法的基本运算过程包括初始化、个体评价、选择运算、交叉运算、变异运算以及终止条件判断。初始化阶段设置进化代数计数器，随机生成初始群体。个体评价阶段计算群体中各个体的适应度。选择运算根据适应度大小选择个体遗传至下一代。交叉运算核心在于结合群体中的个体产生新个体。变异运算对群体中的个体基因座进行变动。群体经过这些运算后得到下一代群体，直至达到终止条件，输出最优解。

在MATLAB中，实现遗传算法涉及核心函数和主函数。初始化种群生成函数`initializega`接收种群大小、变量上下界、适应度函数、参数以及编码形式作为输入，输出生成的初始种群。遗传算法主函数`ga`接收变量上下界、适应度函数、参数、初始种群以及多种配置参数作为输入，输出最优解、最终得到的种群、最优种群搜索轨迹以及相关信息。

上述MATLAB函数通过调用编码、选择、交叉和变异等算子，实现遗传算法的迭代进化过程。`initializega`函数生成初始种群，`ga`函数则根据给定配置参数执行遗传算法的主要运算流程。用户可以通过调整输入参数，如适应度函数、终止条件、选择与交叉策略以及变异类型，以适应特定问题的求解需求。