MATLAB多目标优化算法工具箱与性能对比分析系统

资 源 简 介

本项目提供MATLAB多目标优化算法集成工具箱，涵盖MOEA/D、MOPSO、NNIA和NSGA-II算法，支持多目标问题求解与性能评估，便于科研和工程应用。

详 情 说 明

MATLAB多目标优化算法工具箱与性能对比分析系统

项目介绍

本项目实现了一个多功能的多目标优化算法集合，集成了MOEA/D（基于分解的多目标进化算法）、MOPSO（多目标粒子群优化算法）、NNIA（非支配邻域免疫算法）和NSGA-II（非支配排序遗传算法II）等经典算法。系统支持用户自定义目标函数、约束条件和算法参数，提供统一的接口进行算法调用与性能评估，并可对优化结果进行可视化分析（如Pareto前沿图、收敛曲线等），适用于科学研究与工程优化问题。

功能特性

• 多算法集成：包含四种经典多目标优化算法，覆盖不同优化策略
• 灵活配置：支持用户自定义目标函数、约束条件和算法参数
• 性能评估：提供IGD、HV、Spread等多种性能指标计算
• 结果可视化：支持二维/三维Pareto前沿图、动态收敛曲线等可视化分析
• 高性能计算：采用并行计算技术提高算法运行效率
• 标准化接口：统一算法调用接口，便于扩展和比较

使用方法

基本调用流程

1. 定义优化问题

- 设置目标函数（支持多输出） - 指定决策变量维度、上下界 - 配置可选约束条件

1. 选择算法参数

- 选择优化算法（MOEA/D、MOPSO、NNIA、NSGA-II） - 设置种群大小、迭代次数等基本参数 - 调整算法特定参数（交叉/变异概率等）

1. 运行优化分析

- 执行算法获得Pareto最优解集 - 获取收敛过程数据和性能指标 - 生成可视化分析结果

示例代码

% 定义目标函数和变量范围 objective_function = @(x) [sum(x.^2), sum((x-2).^2)]; lb = [-5, -5]; ub = [5, 5];

% 配置算法参数 options.algorithm = 'NSGA-II'; options.pop_size = 100; options.max_gen = 200;

% 运行优化 results = run_optimization(objective_function, lb, ub, options);

% 可视化结果 plot_pareto_front(results); plot_convergence_curve(results);

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必需工具箱：优化工具箱、并行计算工具箱
• 推荐配置：4GB以上内存，多核处理器以获得最佳并行性能
• 可选工具箱：统计和机器学习工具箱（用于高级分析）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度功能，包括算法选择与参数配置、优化问题的初始化设置、多目标优化算法的执行流程控制、结果数据的收集与存储管理，以及性能指标计算与可视化分析的整体协调。该文件作为用户与系统交互的主要入口，提供了完整的优化分析流程。