function?gafit（）
%=======遺傳算法在數據擬合的應用
clcclose?all
%數據
t=1:10;
y=[2.057?3.6094?4.9881?6.0189?6.8371?7.4881?8.0047?8.4151?8.7411?9.0000];
%遺傳算法
options?=?gaoptimset（‘Generations‘?300‘FitnessLimit‘?0.001‘StallGenLimit‘100）;
fitnessfcn=@func;??%目標函數
nvars=2;?%變量
A=[];b=[];??%方程組變量系數向量和方程組等式值向量
Aeq=[];?%方程組變量約束系數向量
beq=[];?%方程組變量約束值向量
LB=[];UB=[];?%解的上界和下界
nonlcon=[];?%約束函數
[kfvalexitflag]=ga（fitnessfcnnvarsAbAeqbeqLBUBnonlconoptions）?%遺傳算法解

%計算決定系數
func1=@（kt）k（1）*（1-exp（-k（2）*t））;??%數學模型函數