遗传算法多目标优化

资 源 简 介

遗传算法多目标优化

详 情 说 明

在MATLAB中实现遗传算法多目标优化是一种解决复杂工程问题的有效方法，尤其适用于需要同时优化多个相互冲突目标的场景（如成本与性能的权衡）。对于双目标函数优化问题，关键点在于找到Pareto最优解集——这些解的特点是：在不牺牲一个目标的前提下，无法进一步优化另一个目标。

核心实现思路通常包括以下步骤： 目标函数定义：明确两个需要优化的目标函数，并处理可能的单位或量纲差异（常用归一化或加权法）。 遗传算法配置：利用MATLAB的`gamultiobj`函数，设置种群大小、交叉概率、变异概率等参数，其底层基于NSGA-II（非支配排序遗传算法）实现。 约束处理：通过罚函数或可行性规则将约束条件融入适应度计算。 Pareto前沿分析：算法会输出一组非支配解，通过可视化（如二维散点图）观察目标间的权衡关系。

扩展思考： 若目标函数计算耗时，可结合代理模型（如Kriging）加速进化过程。 决策者最终需从Pareto解集中选择折中方案，常用方法包括模糊隶属度或TOPSIS多准则决策。