Multi-objective optimization using Evolution Strategies (ES) as ...

该函数使用进化策略 (ES) 代替遗传算法 (GA) 作为 NSGA-II 程序中的进化算法 (EA) 进行多目标优化。 该算法能够在文件 'Examples.m' 中实现的大多数函数中找到帕累托最优前沿，但该算法无法找到函数 ZDT1、ZDT2、ZDT3、ZDT4 的帕累托最优前沿（案例 11， 12, 13, 14 in file 'Examples.m') 当状态数设置为 30（对于 ZDT1、ZDT2、ZDT3）和 10（对于 ZDT4）时，如 [1] 中 Deb 教授指定的那样，但帕累托是如果状态数设置为 2（在这些示例中），则会找到。 如果您能够找到算法中的错误（如果有……），并让我知道进行相应的更正，我将不胜感激。 请随时将您的疑问、更正和/或建议发送到我的电子邮件： - gialorga@gmail.com 预先感谢您下载和阅读此代码，希望它对您和其他从事多目标优