function mysimple ()
NIND = 10; % Numero di individui
MAXGEN = 1000; % Numero di generazioni (iterazioni)
NVAR = 20; % numero di variabili
PRECI = 20; % Bit utilizzati er decrivere ciascuna variabile, PRECISIONE
GGAP = 0.9; % Quanti individui in % vengono ostituiti da nuovi individui ad ogni iterazione

FieldD = [rep([PRECI],[1,NVAR]);...                % Field Descriptor, ovvero indichiamo che il nostro cromosoma � costituito
 rep([-512;512],[1,NVAR]); rep([1;0;1;1],[1,NVAR])]; % da 20 variabili, rappresentate da 20 bit, che possono assumere valori da 
                                                    % -512 a 512 codificate
                                                    % in Gray code.
                                                  
Chrom = crtbp(NIND, NVAR*PRECI);    % Costruzione del cromosoma, overo una matrice di righe = NIND (Numero INDividui)
                                    % e colonne = NVAR * PRECI (Numero VARiabili * PRECIsione)
gen = 1; % Contatore generazioni

ObjV = objfun1(bs2rv(Chrom,FieldD)); % Codifico il Fenotipo corrispondente al Genotipo, sulla base del descrittore FieldD
                                     % Dopodich� lo invio alla Funzione oggettiva, che nel nostro caso � rappresentata 
                                     % dalla fuznione De Jong. Restituisce un vettore colonna con il valore oggettivo 
                                     % corrispondente ad ogni individuo

while gen < MAXGEN,
    FitnV = ranking(ObjV); % Calcola il valore di fitness sulla base dei valori oggettivi. Restituisce un vettore colonna contenente i 
                           % valori di fitness di ogni individuo. La fitness assume valori da 0 a 2. La funzione ranking assume
                           % che la funzione oggettva sia da MINIMIZZARE
    minobjv(gen) = min(ObjV);
    totobjv(gen) = mean(ObjV);
    SelCh = select('sus', Chrom, FitnV, GGAP);    % Questa funzione seleziona con metodo Stochastic Universal Sampling, dalla matrice
                                                  % Chrom, basandosi sulla Fitness, una quantit� di individui pari a GGAP*NIND

    % La matrice SelCh contiene ora i cromosomi dei genitori, selezionati in base alla fitness, per la riproduzione.    

    SelCh = recombin('XOVSP',SelCh,0.7); % I figli vengono creati ricombinando i geni dei cromosomi contenuti in SelCh
                                         % Per la riproduzione viene usato Crossover Single Point con possibilit� del 70%

    SelCh = MUT(SelCh); % Applica la mutazione ai figli contenuti nella matrice SelCh. Se non specificato diversamente,
						% la probabilit� d mutazione � pari a 0.7/Lunghezza del cromosoma. Nel nostro caso, 0.7/20*20

    ObjVSel = objfun1(bs2rv(SelCh,FieldD)); % Calcolo il valore della funzione oggettiva relativa ai figli

    [Chrom ObjV]=REINS(Chrom,SelCh,1,1,ObjV,ObjVSel); % Sostituisco i figli ai genitori. La sostituzione avviene all'interno
                                                      % della matrice originale Chrom e sulla base della Fitness (il quarto 
                                                      % parametro "1" indica reinserimento in base alla fitness)

    gen = gen+1 % Incremento il contatore generazione di 1 e continuo fino alla generazione massima indicata
end

figure ('name','Andamento minimo funzione oggettiva')
plot (minobjv)
figure ('name','Andamento del totale della funzione oggettiva')
plot (totobjv)
min (ObjV)