自适应学习多目标白杨优化算法matlab代码

以下是一个简单的自适应学习多目标白杨优化算法的 MATLAB 代码示例：

% 假设目标函数为f1和f2，种群大小为popSize，迭代次数为maxIter
popSize = 50;
maxIter = 100;

% 初始化种群
pop = rand(popSize, 2); % 假设每个个体有两个决策变量

% 迭代优化
for iter = 1:maxIter
    % 计算每个个体的适应度值
    fitness = zeros(popSize, 2);
    for i = 1:popSize
        fitness(i, 1) = objectiveFunction1(pop(i, :));
        fitness(i, 2) = objectiveFunction2(pop(i, :));
    end
    
    % 更新最优解集合
    paretoFront = updateParetoFront(fitness);
    
    % 更新种群
    pop = updatePopulation(pop, paretoFront);
end

% 输出 Pareto 前沿
paretoFront

在这个示例中，你需要自己定义目标函数 `objectiveFunction1` 和 `objectiveFunction2`，以及更新 Pareto 前沿的函数 `updateParetoFront` 和更新种群的函数 `updatePopulation`。这些函数的具体实现取决于你要解决的具体问题。

希望这个简单的示例可以帮助你理解自适应学习多目标白杨优化算法的实现过程。你可以根据自己的需求进行进一步的优化和改进。