某隧道跨度15.96 m，高6.23 m，埋深20 m，围岩稳定性差，属于强风化变余砂岩，结构破碎，划分Ⅴ级围岩比较合适。求最优壁厚。
1）初始种群创建：相关函数crtbp与bs2rv，分别用于随即创建二进制向十进制转化。每次创建一条染色体，立即调用ANSYS，进行运算，检验是否满足约束条件。不满足即重新创建，保证初始种群单体满足约束条件。
2）适应度函数：相关函数ranking与scaling，ranking（Obj V）默认压差为2，线性排序。原理是先对目标函数值进行降序排序。定目标函数值最小个体的适应度值为2，目标函数值最大个体的适应度值为0。中间个体选择线性插值法。
3）选择函数：相关函数rws，sus；高级函数select。select调用格式为child=select（SET_F，Fitn V，GGAP），其中SEL_F为低级函数的字符串，如‘rws’和‘sus’；GGAP为代沟，用于控制每代中种群被替代的比例，即每代有N*（1-G）个父代个体被选中进入下一代种群。G=50%意味着一半的种群将被置换。
1）交叉函数，即染色体重组。
相关函数为触及函数xovsp，xovdp，xovmp，xovsp及高级函数recombine。其中，xovsp为单点交叉，选择某个点，然后一次分为左右部，两个基因的左右部相互交换基因序列；
xovdp为两点交叉，选择两个点，序号为k1，k2，交换k1+1—k2间的各变量；recombine为调用格式。Recombine（REC_F，Chrom，Recopt）中，REC_F为低级函数字符串；Recopt为重组概率。
2）变异函数为mut，mutbga，mutate。mut的功能是对染色体每一元素以一定概率pm进行变异；mutbga针对实值进行变异；mutate是变异的高级函数，可以调用mut或是mutbga函数。
3）约束的实现：限定搜索空间，罚函数法，逐点淘汰法。
限定搜索空间：即给定变量范围，保证该范围内任意变量是满足约束要求的；罚函数法：对目标函数进行形如F'（x）=F（x）±Q（x）的处理，但是对Q（x）如何设置，至今仍是一个难点；逐点淘汰法：即所谓的“test”试用法，此法可保证每代个体均满足约束要求，但效率无疑大大降低。本例采用限定搜索空间与逐点淘汰法结合的方法，根据规范要求、工程经验，设定变量取值范围，但由于t，rb对结构受力、变形的共线不存在线性对应关系，无法保证范围内任一组解均满足变形、强度要求。此时再添加逐点淘汰制，使得小概率条件下得到的不可行解被淘汰，运行效率并未降低多少，但收敛速度得以保证。
MABLAT调用ANSYS
1）MATLAB将相关数据写入文本文件a，供ANSYS提取并调用；
2）通过函数system或！D，调用ANSYS，后台运行；
3）ANSYS按照命令流文件进行操作，最后将结果录入文本文件b；
4）MATLAB读取上述文本文件b，得到结果。
2.代码说明：
1）MATLAB将数据录入文本文件
2）调用ANSYS
输入上述命令，系统会自动调用Ansys，按照文件AnsysCommand.txt中的命令流进行相关操作。
AnsysCommand.txt相关介绍：
（1）在ANSYS的命令流中从matlab的输出文件中读入计算参数，进行计算：！读入命令(www.xing528.com)
（2）ANSYS的命令流中，获取计算结果，并录入文件供MATLAB调用。！记录位移、应力
3）程序发布
实现方法：Vc++6.0编译环境&MATLAB实现优化&ANSYS结构计算截面截取展示：
4）程序计算结果
结算分两次进行，总共耗时20 h。第一次由于结构参数考虑欠缺，计算结果与实际应用情况不太相符。中文只引用了第二次计算的结果。
初始种群中包含20个个体。不难发现，个体差异较大，保证了种群的多样性，是的逐次迭代后，子代保持进化的几率较大。
红色曲线为每代平均适应度值，蓝色曲线为每代最优适应度值。由于添加了适当的约束条件，使得收敛效果较为明显。由图中不难发现：最优值发生三次跳跃，代表着检索到3个局部最优解。由于种群规模较大，在进行交叉、变异后，算法很快跳出局部最优解。各极小值及其对应变量解如表4-1和表4-2所示。
表4-1 各组位移极小值解
表4-2 各组衬砌厚度及锚杆半径最优解
遗传算法与ANSYS优化等常规算法不同，它从多个点开始寻优，并采用交叉和变异算子，避免过早收敛到局部解，而且它对函数没有专门限制，不必求导计算，节省了计算量，提高了运算效率，这是遗传算法最大的有点。因此它更适合于解决大型复杂结构的优化问题。
5）核心代码
（1）MATLAB调用ANSYS的关键代码，通过它可以计算适应度。
（2）MATLAB版遗传算法主程序。
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