基于MATLAB的NSGA-II多目标遗传算法优化工具箱

资 源 简 介

实现经典NSGA-II算法，通过非支配排序与拥挤度计算高效求解多目标优化问题。支持自定义目标函数与约束条件，适用于工程优化、机器学习参数调优等场景，提供灵活的遗传算子配置。

详 情 说 明

基于MATLAB的NSGA-II多目标遗传算法优化程序

项目介绍

本项目实现了经典多目标优化算法NSGA-II（非支配排序遗传算法II），通过非支配排序和拥挤度计算机制有效维护种群多样性，在保证收敛性的同时获得分布良好的Pareto前沿。算法适用于工程优化设计、机器学习参数调优等多目标决策场景。

功能特性

• 核心算法：实现非支配排序、拥挤度计算与精英保留策略
• 遗传算子：支持模拟二进制交叉（SBX）和多项式变异操作
• 灵活配置：允许用户自定义目标函数、约束条件及遗传参数
• 完整输出：提供Pareto最优解集、收敛曲线、多样性分析和运行统计

使用方法

基本调用格式

% 定义目标函数（需返回多目标向量） fun = @(x) [x(1)^2 + x(2)^2, (x(1)-1)^2 + (x(2)-1)^2];

% 设置变量范围（每行对应一个变量的下界和上界） var_range = [-5 -5; 5 5];

% 配置算法参数 pop_size = 100; max_gen = 200;

% 运行优化 [pareto_solutions, objective_values] = main(fun, var_range, pop_size, max_gen);

高级参数设置

% 添加约束条件（不等式约束≤0，等式约束=0） constraint_fun = @(x) [x(1) + x(2) - 1.5];

% 自定义遗传算子参数 options.cross_prob = 0.9; % 交叉概率 options.mut_prob = 0.1; % 变异概率 options.eta_c = 15; % 交叉分布指数 options.eta_m = 20; % 变异分布指数

% 带约束和参数的优化 [pareto_solutions, objective_values] = main(fun, var_range, pop_size, max_gen, constraint_fun, options);

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 优化工具箱（用于验证结果，非必需）

文件说明

主程序文件实现了NSGA-II算法的完整流程控制，包括种群初始化、非支配排序分级、拥挤度计算、遗传算子执行以及精英保留策略。该文件整合了算法各模块的调用逻辑，负责参数解析、迭代过程管理和结果输出，用户可通过调整输入参数灵活控制算法行为。