clear
clc
fitnessfcn = @my_first_multi; % Function handle to the fitness function
nvars = 2; % Number of decision variables
lb = [-5,-5]; % Lower bound
ub = [5,5]; % Upper bound
A = []; b = []; % No linear inequality constraints
Aeq = []; beq = []; % No linear equality constraints
options = gaoptimset('ParetoFraction',0.3,'PopulationSize',100,'Generations',200,'StallGenLimit',200,'TolFun',1e-100,'PlotFcns',@gaplotpareto);
[x,fval] = gamultiobj(fitnessfcn,nvars, A,b,Aeq,beq,lb,ub,options);
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多目标优化是指在约束条件下有两个或两个以上的优化目标,而且这些目标之间相互矛盾,不能同时达到最优,也就是说,一个目标的最优往往是以牺牲其它目标作为代价的,因此多目标优化问题存在多个最优解,这些解之间无法比较优劣,统称为Pareto最优解。带精英策略的快速非支配排序遗传算法(Nondominated Sorting Genetic Algorithm II,NSGA-II)是目前应用较为广泛的一种多目标算法。本案例将对MATLAB自带的改进的NSGA-II进行讲解,并举例说明其应用。
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多目标Pareto最优解搜索算法.rar (3个子文件)
c9
[样章] 案例9:基于遗传算法的多目标优化算法.doc 54KB
chapter9
源程序
my_first_multi.m 157B
my_first_multi_run.m 598B
共 3 条
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