多目标鲸鱼算法matlab

多目标鲸鱼算法（Multi-Objective Whale Optimization Algorithm，MOWOA）是一种基于自然界鲸鱼群体行为的多目标优化算法。它通过模拟鲸鱼群体的捕猎行为来寻找问题的最优解，并且可以同时处理多个目标函数。

以下是MATLAB实现多目标鲸鱼算法的示例代码：

% 多目标函数（示例）
function [f1, f2] = multiObj(x)
    f1 = x(1)^2 + x(2)^2;
    f2 = (x(1)-1)^2 + x(2)^2;
end

% 多目标鲸鱼算法
function [bestX, bestY] = MOWOA(objFunc, dim, maxGen, popSize)
    % 参数设置
    a = 2; % 收缩因子
    b = 0.5; % 随机因子
    c = 0.5; % 学习因子
    lb = -10; % 变量下界
    ub = 10; % 变量上界
    % 初始化鲸鱼群体
    pop = lb + (ub-lb)*rand(popSize, dim);
    % 计算初始适应度
    for i = 1:popSize
        [f1, f2] = objFunc(pop(i,:));
        fit(i,:) = [f1, f2];
    end
    % 寻找帕累托前沿
    front = Paretoset(fit);
    % 迭代寻找最优解
    for gen = 1:maxGen
        % 更新每条鲸鱼的位置
        for i = 1:popSize
            % 随机选取两条鲸鱼
            p1 = randi(popSize);
            p2 = randi(popSize);
            % 计算新位置
            r = rand(1, dim);
            A = 2*a*r - a;
            C = 2*r;
            l = unifrnd(-1, 1);
            p = rand();
            if p < 0.5
                D = abs(C.*pop(p1,:) - pop(i,:));
                newPop(i,:) = pop(i,:) + A.*D + l.*abs(C.*front(1,:) - pop(i,:));
            else
                newPop(i,:) = front(1,:) - b.*A.*abs(front(1,:) - pop(i,:));
            end
            % 边界处理
            newPop(i,:) = max(newPop(i,:), lb);
            newPop(i,:) = min(newPop(i,:), ub);
            % 计算适应度
            [f1, f2] = objFunc(newPop(i,:));
            newFit(i,:) = [f1, f2];
        end
        % 合并种群
        pop = [pop; newPop];
        fit = [fit; newFit];
        % 寻找帕累托前沿
        front = Paretoset(fit);
        % 选择新种群
        popSize = length(front);
        pop = front;
    end
    % 返回最优解
    bestX = pop(1,:);
    [bestY(1), bestY(2)] = objFunc(bestX);
end

使用示例：

% 调用MOWOA算法求解多目标函数
[objX, objY] = MOWOA(@multiObj, 2, 100, 50);
% 输出最优解
disp(['最优解：[', num2str(objX), ']']);
disp(['最优值：[', num2str(objY), ']']);

该示例代码使用MOWOA算法求解了一个简单的多目标函数，可以根据需要修改目标函数及其维数、迭代次数和种群大小等参数。