SPEA2多目标优化算法的MATLAB实现与性能分析工具

资 源 简 介

本项目提供SPEA2多目标优化算法的完整MATLAB实现，包含问题初始化、适应度分配（支配强度与密度估计）等核心功能，支持自定义参数配置与性能分析，适用于教学研究和工程应用。

详 情 说 明

SPEA2多目标优化算法的MATLAB实现与性能分析工具

项目介绍

本项目基于MATLAB实现了SPEA2（改进的强度帕累托进化算法2）的多目标优化框架。SPEA2是一种经典的进化多目标优化算法，通过结合支配强度计算和k近邻密度估计技术，有效平衡收敛性和多样性。该实现提供了完整的算法流程，包含问题初始化、适应度分配、环境选择、进化操作等核心模块，并集成丰富的性能分析与可视化工具。

功能特性

• 完整的SPEA2算法实现：包含种群初始化、适应度分配（支配强度与密度估计）、环境选择（截断保留机制）、进化操作（交叉、变异）
• 多目标问题支持：支持自定义目标函数、决策变量约束和参数配置
• 性能评估指标：计算超体积指标(HV)、世代距离(GD)、反转世代距离(IGD)、间距度量(Spacing)等
• 可视化分析：提供帕累托前沿二维/三维可视化、收敛曲线绘制功能
• 灵活配置：可调节种群规模、存档大小、迭代次数、交叉变异参数等

使用方法

1. 配置优化问题：定义目标函数句柄，设置变量维度和约束条件
2. 参数设置：指定种群规模、存档大小、最大迭代次数等参数（可选默认值）
3. 运行算法：执行主程序启动优化过程
4. 结果分析：查看输出的帕累托最优解集、性能指标和可视化图形

示例代码： % 定义目标函数（以ZDT1为例） objective_function = @(x) [x(:,1), (1 + x(:,2:end)).*...];

% 设置算法参数 params.pop_size = 100; % 种群规模 params.archive_size = 100; % 存档大小 params.max_gen = 200; % 最大迭代次数

% 运行SPEA2算法 results = spea2_optimize(objective_function, params);

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱（用于距离计算）
• 推荐内存：4GB以上（针对大规模优化问题）

文件说明

主程序文件整合了算法完整执行流程，包括问题参数初始化、种群生成、迭代进化循环控制、适应度评估与分配机制、环境选择策略实施、进化算子应用、性能指标实时计算以及最终结果的可视化输出。该文件通过模块化调用实现了SPEA2算法的核心逻辑，为用户提供一站式的多目标优化解决方案。