MATLAB实现的NSGA-II多目标优化求解系统

资 源 简 介

本项目提供了一个基于MATLAB的NSGA-II（非支配排序遗传算法II）多目标优化求解器。系统支持用户自定义目标函数和约束条件，能够高效生成Pareto最优解集，适用于工程优化、决策分析等领域。

详 情 说 明

基于NSGA-II的多目标优化问题求解系统

项目介绍

本项目实现了一个基于NSGA-II（非支配排序遗传算法II）的多目标优化求解器。系统能够有效处理具有多个冲突目标函数的优化问题，通过遗传算法自动产生Pareto最优解集。该系统适用于工程优化、决策科学和机器学习等多个领域的多目标优化场景。

功能特性

• 自定义优化问题：支持用户自定义目标函数和约束条件
• 智能算法核心：实现非支配排序和拥挤度计算，保证解集的多样性和收敛性
• 精英保留策略：采用精英保留机制确保优秀个体不会丢失
• 结果可视化：提供Pareto前沿图和收敛曲线的可视化展示
• 性能评估：支持解集质量指标计算和评估

使用方法

输入参数配置

1. 目标函数：定义多个目标函数的函数句柄数组
2. 变量范围：设置决策变量的上下界（n×2矩阵）
3. 算法参数：配置种群大小、最大迭代次数、交叉概率和变异概率
4. 约束条件：（可选）指定不等式和等式约束函数

运行求解

调用主函数并传入相应参数即可开始优化求解过程。

结果输出

• Pareto最优解集的目标函数值矩阵
• 对应的决策变量值矩阵
• 收敛过程可视化图形
• 多目标空间中的Pareto前沿分布图

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持MATLAB图形显示功能
• 基本内存配置（根据问题规模调整）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度功能，包括算法参数初始化、种群进化过程控制、非支配排序操作执行、拥挤度计算管理、精英个体选择策略以及最终结果的可视化输出。该文件作为整个求解系统的入口点，协调各个算法模块的协同工作，确保多目标优化流程的完整执行。