matlab多目标优化 设置目标预期值

在MATLAB中，可以通过多目标优化设置目标预期值。多目标优化是一种优化方法，通过同时优化多个目标函数，以找到一组最优解，而不是单个目标函数的最优解。目标预期值是为每个目标函数设定的期望值或要达到的参考值。

在MATLAB中，可以通过以下步骤设置目标预期值：

1. 定义多目标优化问题：首先，需要定义多个目标函数和约束条件。可以使用函数句柄或匿名函数表示目标函数。约束条件可以表示为等式或不等式约束。例如，假设我们有两个目标函数f1和f2，以及一些约束条件c1和c2。

2. 创建优化器对象：使用“multiobjectiveoptimizeroptions”函数创建一个优化器对象，该对象存储了多目标优化的参数和选项。可以设置目标预期值作为优化器对象的属性值。例如，使用“optimoptions”函数创建一个优化器对象，并将目标预期值分别设置为expected_f1和expected_f2。

3. 运行多目标优化：通过使用“gamultiobj”函数或“paretosearch”函数等多目标优化算法来运行优化问题。将问题定义为输入参数，并将优化器对象设置为选项参数。在优化过程中，算法将尝试找到一组解，使目标函数尽可能接近目标预期值。

4. 分析优化结果：将优化器的输出结果保存在一个结构体中，该结构体包含优化结果的信息，如解向量，目标函数值和约束信息。可以使用这些信息来分析优化结果，并判断是否满足设置的目标预期值。

通过在MATLAB中使用多目标优化算法和设置目标预期值，可以找到一组最优解，使目标函数接近预期值。这有助于在设计和决策问题中同时考虑多个目标，并找到最佳平衡点。