matlab代码实现多目标优化问题

资 源 简 介

matlab代码实现多目标优化问题

详 情 说 明

在多目标优化问题中，遗传算法（GA）是一种常用的启发式方法，能够有效处理多个相互冲突的目标函数。MATLAB提供了丰富的工具箱来实现多目标遗传算法（如gamultiobj函数），其核心思想是通过模拟生物进化机制（选择、交叉、变异）逐步逼近帕累托最优解集。

在具体实现中，算法初始化时会生成一定规模的随机种群（例如100个个体），每个个体代表一个潜在解。随着迭代的进行，通过非支配排序和拥挤度计算筛选优质个体，子代数量会根据适应度动态调整。例如，初期可能产生较多子代以探索解空间，后期逐渐收敛至稳定规模（如10个个体），目的是在多样性和收敛性之间取得平衡。

最终，算法输出帕累托前沿上的最优解集合，用户可根据需求从中选择权衡方案。MATLAB的绘图功能还可直观展示目标空间中的解分布，辅助决策分析。