多目标雾凇算法matlab

多目标优化算法（如MATLAB中的MFO，Multi-objective Firefly Algorithm）是一种用于解决多目标优化问题的搜索方法，灵感来自于萤火虫寻偶的行为。它应用于求解包含两个或更多目标函数的优化问题，每个目标函数都有其自身的最优值域，同时需要在所有目标之间找到平衡点。

MATLAB的Multiobjective Optimization Toolbox提供了Firefly Algorithm作为内置工具之一，可以用来处理多目标问题。该算法通过模拟萤火虫之间的相互吸引以及光强度的变化，动态地更新解向量，试图找到Pareto前沿，即所有非劣解构成的有效解集。

在MATLAB中，使用MFO的基本步骤包括：
1. 初始化一群随机生成的“萤火虫”作为种群。
2. 根据当前萤火虫的位置和目标函数的评价计算每只萤火虫的适应度。
3. 更新萤火虫间的吸引力和移动方向，使其朝更优的目标区域移动。
4. 更新种群，可能包括突变操作以保持多样性。
5. 重复迭代直到达到预设的停止条件，比如达到最大迭代次数或收敛标准。