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1、NSGA-II算法实例目前有很多多目标优化算法，Kalyanmoy Deb带精英策略的快速非支配序列遗传算法(NSGA-II )无疑是其中应用最广泛、最成功的一种本文使用的算法是MATLAB附带的函数gamultiobj，该函数是在NSGA-II的基础上改进的多目标优化算法。 一、数值示例多目标优化问题二、Matlab文件1适应值函数m文件： functiony=f(x ) y )1)=x )1)4-10 ) x )1) *x )2)2)4-x ) 调用gamultiobj函数，以及。
2、参数设置： clearclcfitnessfcn=f； %适应度函数句柄nvars=2； %变量个数lb=-5、-5； %下限ub=5，5； %上限A=； b=； %线性不等式约束Aeq=； beq=； %线性等式约束options=gaoptimset (Pareto fraction，0.3，populationsize，100，generations，200，stallGenLimit，200，TolFun，100 ) 绘制了个体群马自行车运动中心populationsize为100、最大进化代数generations为200、%停止代数stallGenLimit为200、适应度函数偏差TolFun为1e-100、函数gaplotpareto:Pareto尖端x lb，ub，options )3.计算结果图1 .对应于实施例1的Pareto前沿图从图1可以看出Pareto前的分布比较均匀且多样性优异。