matlab遗传代码工具箱设置-demo-robust-moo:处理具有差分进化的鲁棒多目标优化以实现多目标优化（DEMO）

matlab遗传代码工具箱设置Demo-robust-moo 这是一个很小的Octave工具箱，它实现了用于多目标优化的差异演化（DEMO），但适用于处理变量中的不确定性。 该方法的细节在[1]中给出。 在algorithm文件夹中，有demo_opt.m和demo_robust.m文件，以及一些辅助文件。 第一个文件实现了原始的DEMO，它可以（或试图解决）任何多目标问题，而第二个文件则是经过修改的版本，可以处理变量具有不确定性的情况。 通过键入help demo_opt或help demo_robust，用户可以查看该函数的语法以及如何使用它们的示例。 测试函数位于明显的文件夹函数中，并且具有常用的DTLZ函数以及Deb在[2]中提出但在[1]中进行了修改的函数。 再次，用户可以看到如何使用带有帮助功能的每个文件。 请记住，[1]已通过Deb的测试问题进行了测试。 即使demo_robust.m可以在任何DTLZ（或用户创建的任何其他函数）上正常运行，结果的有效性也应进行另一次分析。 初次使用者 运行原始的演示 要开始使用代码，请在Octave工作空间中尝试以下操作： includ