遗传算法是一种模拟自然选择和遗传学机制的搜索优化算法，广泛应用于解决复杂的优化问题。本文结合Matlab平台，通过一个简单的实例展示遗传算法的实际应用。

首先，定义优化问题的目标函数，例如求解函数的最大值或最小值。在Matlab中，使用`ga`函数来实现遗传算法的核心逻辑。初始化种群大小、交叉概率、变异概率等参数，这些参数直接影响算法的收敛速度与结果质量。接着，编写适应度函数，用于评估每个个体的优劣程度。在迭代过程中，遗传算法通过选择、交叉、变异三种操作逐步优化种群，最终找到接近最优解的结果。

以旅行商问题为例，假设需要规划一条最短路径经过多个城市。利用遗传算法，可以快速找到较优的路径方案。通过Matlab编程实现上述步骤后，运行程序即可观察到算法的收敛过程及最终解。遗传算法因其全局搜索能力和鲁棒性，在工程设计、机器学习等领域展现出巨大潜力。