基于NSGA-Ⅱ的多目标优化算法MATLAB实现及可视化分析工具

资 源 简 介

本项目完整实现了NSGA-Ⅱ算法的MATLAB版本，支持自定义多目标优化问题建模，包含非支配排序、拥挤度计算等核心模块，并提供算法收敛性与种群动态的可视化分析功能。

详 情 说 明

基于NSGA-Ⅱ的多目标优化算法MATLAB实现及可视化分析

项目介绍

本项目完整实现了经典多目标优化算法NSGA-Ⅱ（非支配排序遗传算法Ⅱ），提供了从问题建模到结果分析的全套解决方案。算法采用精英保留策略和非支配排序机制，能够有效求解复杂的多目标优化问题，并支持对帕累托前沿进行多维可视化分析。

功能特性

• 完整算法框架：实现NSGA-Ⅱ核心流程，包括种群初始化、非支配排序、拥挤度计算、选择交叉变异等遗传操作
• 灵活问题建模：支持用户自定义目标函数和约束条件，适应各类多目标优化问题
• 参数可配置：允许灵活调整种群大小、迭代次数、交叉率等关键算法参数
• 全面分析工具：提供收敛性分析、帕累托前沿可视化及超体积等性能指标计算
• 多维可视化：支持二维和三维帕累托前沿的动态展示与静态分析

使用方法

1. 定义优化问题：创建目标函数文件，指定决策变量维度、上下界及约束条件
2. 配置算法参数：设置种群规模、最大迭代次数、交叉概率、变异概率等参数
3. 运行优化求解：调用主函数执行算法，获取帕累托最优解集
4. 分析结果：查看收敛曲线、帕累托前沿分布及各项性能指标

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 推荐配置：4GB以上内存，支持图形显示功能

文件说明

主程序文件作为项目的核心控制单元，承担着算法流程调度与用户交互的关键角色。它集成了参数初始化、算法迭代控制、结果输出和可视化分析等核心功能，能够根据用户输入的目标函数和配置参数自动执行完整的优化过程，并生成相应的帕累托解集与性能分析图表。