MATLAB多目标优化帕累托前沿求解系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现多目标优化问题的帕累托前沿求解，通过智能算法寻找非支配解集，支持多目标函数同时优化。系统提供可视化界面展示优化过程与结果，集成解集质量评估与方案筛选功能，适用于复杂决策场景。

详 情 说 明

基于帕累托前沿的多目标优化求解系统

项目介绍

本项目实现多目标优化问题的帕累托前沿求解功能。系统支持多个相互冲突的目标函数同时优化，通过智能算法寻找非支配解集，构建完整的帕累托前沿。系统提供可视化界面展示优化过程和结果，支持解集的质量评估和方案筛选，帮助决策者在多个目标之间进行权衡分析。

功能特性

• 多目标优化求解：支持2个或更多目标函数的同步优化
• 帕累托支配分析：基于支配关系识别非支配解集
• 前沿可视化：提供2D/3D帕累托前沿图形展示
• 过程监控：实时显示优化过程收敛曲线
• 质量评估：计算超体积、间距、分布度等质量指标
• 方案筛选：生成最优解筛选建议报告

使用方法

输入配置

1. 目标函数集合：定义2个或更多相互冲突的目标函数
2. 决策变量定义：设置变量类型、取值范围和约束条件
3. 算法参数设置：配置种群大小、迭代次数、交叉率、变异率等
4. 优化问题配置：指定最小化/最大化目标、约束处理方式

输出结果

1. 帕累托最优解集（决策变量取值和目标函数值矩阵）
2. 帕累托前沿可视化图形（2D/3D散点图或曲面图）
3. 优化过程收敛曲线
4. 解集质量评估指标（超体积、间距、分布度等）
5. 最优解筛选建议报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必要工具箱：优化工具箱、统计和机器学习工具箱

文件说明

main.m文件作为系统的主入口点，集成了完整的多目标优化求解流程。该文件实现了问题定义与参数配置、多目标优化算法执行、帕累托前沿构建与分析、结果可视化展示以及解集质量评估与报告生成等核心功能，为用户提供一站式的多目标优化解决方案。