有效集算法matlab代码
时间: 2023-08-25 13:02:08 浏览: 209
有效集算法(Efficient Set Algorithm)是一种求解多目标优化问题的方法,其中目标函数不可互相比较。以下是一个基于MATLAB的有效集算法代码示例:
```matlab
function [paretoFront] = efficientSetAlgorithm(objectiveFcn, numObjectives, ...
numVariables, lb, ub, numSamples)
% 初始化种群
population = lhsdesign(numSamples, numVariables, 'criterion', 'maximin');
population = repmat(lb, numSamples, 1) + repmat((ub - lb), numSamples, 1) .* population;
% 计算目标函数值
for i = 1:numSamples
objectives(i, :) = objectiveFcn(population(i, :));
end
% 初始化帕累托前沿集
paretoFront = zeros(numSamples, numObjectives);
paretoFront(1, :) = objectives(1, :);
numPareto = 1;
% 迭代更新帕累托前沿集
for i = 2:numSamples
dominated = false;
for j = 1:numPareto
if all(objectives(i, :) >= paretoFront(j, :))
dominated = true;
break;
elseif all(objectives(i, :) <= paretoFront(j, :))
paretoFront(j, :) = objectives(i, :);
dominated = true;
break;
end
end
if ~dominated
numPareto = numPareto + 1;
paretoFront(numPareto, :) = objectives(i, :);
end
end
% 移除多余的前沿解
paretoFront = paretoFront(1:numPareto, :);
end
```
该代码首先初始化一个种群,然后通过将随机生成的种群进行取样,并计算每个个体的目标函数值。接下来,代码初始化一个帕累托前沿集,并迭代更新该集合,直到找到所有的非支配解。最后,代码移除多余的前沿解并输出结果。
请注意,上述代码中的`objectiveFcn`是一个用户自定义的目标函数,输入一个个体的决策变量,并返回相应的目标函数值。
希望对你有帮助!