多目标规划求解matlab代码

多目标规划是一种在决策过程中涉及到多个目标同时优化的问题。在MATLAB中，可以通过编写代码来求解多目标规划问题。通常可以使用MATLAB内置的优化工具箱，或者自定义算法来求解。以下是一个简单的例子，使用了MATLAB的内置函数`fmincon`来求解一个带有两个目标函数和约束条件的多目标规划问题。

function multi_objective_example
    % 定义目标函数
    objFun = @(x) [x(1)^2 + x(2)^2; (x(1)-1)^2 + x(2)^2]; % 两个目标函数
    
    % 定义非线性约束
    nonlcon = @nonlinear_constraints;
    
    % 初始猜测值
    x0 = [0, 0];
    
    % 求解多目标优化问题
    options = optimoptions('fmincon', 'Display', 'iter', 'Algorithm', 'sqp');
    [x_opt, fval] = fmincon(objFun, x0, [], [], [], [], [], [], nonlcon, options);
    
    % 输出最优解
    disp('最优解:');
    disp(x_opt);
    disp('目标函数值:');
    disp(fval);
end

function [c, ceq] = nonlinear_constraints(x)
    % 定义不等式约束 c(x) <= 0
    c = [];
    
    % 定义等式约束 ceq(x) = 0
    ceq = x(1) + x(2) - 1; % 仅为示例，实际应用中需要根据问题定义
end

在这个例子中，我们定义了一个包含两个目标函数的匿名函数`objFun`，并且使用`fmincon`函数来寻找使得这两个目标函数同时最小化（或者按照某种权重组合后最小化）的解。`nonlinear_constraints`函数定义了问题的非线性约束条件。`x_opt`是获得的最优解，`fval`是对应的目标函数值。