基于遗传算法的动态多目标优化前沿分析系统-MATLAB实现

资 源 简 介

本项目在MATLAB环境下实现了基于NSGA-II算法的高效多目标优化求解框架。支持用户自定义目标函数与约束条件，实时可视化Pareto前沿演化过程，并提供种群分布与收敛性分析工具，同时支持优化结果的数据导出与深度分析。

详 情 说 明

基于遗传算法的动态多目标优化前沿分析系统

项目介绍

本项目实现了一个基于NSGA-II算法的动态多目标优化前沿分析系统。系统能够求解多目标优化问题，实时展示Pareto前沿的演化过程，并提供全面的可视化分析工具。通过动态图形更新技术，用户可以直观观察种群分布和算法收敛性，适用于科学研究、工程优化等领域的多目标决策分析。

功能特性

• 多目标优化求解: 采用NSGA-II算法高效求解多目标优化问题
• 自定义函数支持: 支持用户自定义目标函数和约束条件
• 实时动态可视化: 实时显示Pareto前沿演化过程，支持动画生成
• 全面分析工具: 提供种群分布、收敛曲线等多种可视化分析
• 结果导出功能: 支持优化结果和数据统计的导出

使用方法

1. 配置优化问题: 定义目标函数、变量约束和算法参数
2. 运行优化算法: 执行主程序开始优化计算
3. 观察演化过程: 实时查看Pareto前沿的动态演化
4. 分析优化结果: 查看收敛曲线和种群分布统计
5. 导出结果数据: 保存Pareto解集和可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐4GB以上内存用于处理大规模优化问题

文件说明

主程序文件整合了完整的算法流程控制功能，包括问题参数初始化、NSGA-II算法执行、实时可视化更新、结果数据输出和统计指标计算等核心模块。该文件实现了从问题定义到结果分析的全流程自动化处理，确保用户可通过简单配置完成复杂的多目标优化分析任务。