基于SPEA2算法的多目标优化测试平台 - MATLAB实现

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了改进的强度帕累托进化算法(SPEA2)的双目标优化测试框架，包含种群初始化、适应度评估和环境选择等核心模块，支持帕累托前沿的可视化分析，为多目标优化算法研究提供完整的测试平台。

详 情 说 明

基于SPEA2算法的双目标多目标优化测试平台

项目介绍

本项目实现SPEA2（改进的强度帕累托进化算法）在多目标优化问题中的性能测试。系统针对两个目标函数构建完整的优化测试框架，包括种群初始化、适应度评估、环境选择等核心模块。通过可视化展示帕累托前沿的收敛过程，支持不同测试函数的参数化配置，并生成详细的算法性能评估报告。

功能特性

• 完整SPEA2算法实现：包含种群初始化、适应度分配、环境选择、交叉变异等核心操作
• 多目标性能评估：支持超体积指标(HV)、世代距离(GD)、反世代距离(IGD)、间距指标(Spacing)等量化评估
• 可视化分析：提供帕累托前沿动态演化过程、决策空间与目标空间映射关系的三维可视化
• 灵活配置：支持自定义目标函数、算法参数调整、测试函数选择（ZDT系列、DTLZ系列等）
• 详细报告：输出算法运行统计、性能指标对比、收敛分析等综合评估结果

使用方法

基本配置

1. 设置目标函数配置：定义两个待优化的目标函数数学表达式
2. 调整算法参数：种群规模（默认100）、迭代次数（默认200）、交叉概率（默认0.9）、变异概率（默认0.1）
3. 指定决策变量：设置变量维度、取值范围和约束条件
4. 选择测试函数：从ZDT系列、DTLZ系列等标准测试函数中选择或自定义

运行流程

执行主程序后，系统将自动完成：

• 种群初始化与参数校验
• SPEA2算法迭代优化过程
• 帕累托解集提取与性能评估
• 结果可视化与报告生成

输出结果

• 帕累托最优解集（n×2双目标优化结果矩阵）
• 收敛曲线图展示帕累托前沿动态演化
• 性能指标量化报告（GD、IGD、Spacing等）
• 决策空间与目标空间的三维映射关系图
• 算法运行资源消耗统计（计算时间、内存占用）

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存需求：建议4GB以上RAM
• 存储空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了完整的SPEA2算法实现流程，具体包含算法参数初始化、种群生成、进化迭代循环控制、适应度评估与分配机制、环境选择操作、交叉变异遗传操作、帕累托最优解集提取、性能指标计算评估、多种可视化图表生成以及结果数据导出等核心功能模块。