matalb NSGA-Ⅱ多目标约束优化代码

MATLAB中的NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II) 是一种常用的多目标优化算法，用于解决存在多个优化目标的问题，其中每个目标函数可能都有优先级，而不仅仅是最大化或最小化单一目标。NSGA-II通过迭代过程，同时考虑多个目标的权衡，生成非劣解集（Pareto最优解集），即无法同时改善所有目标的解决方案。

以下是一个简单的MATLAB NSGA-II实现代码片段示例：

% 导入必要的库
addpath(genetic); % 如果未安装，需要先安装MATLAB遗传算法工具箱

% 定义适应度函数和约束条件
fitnessFcn = @(x) [f1(x), f2(x)]; % 这里假设有两个目标函数f1和f2
constrFcn = @(x) [c1(x) <= 0, c2(x) <= 0]; % 约束函数，如c1(x)和c2(x)

% 初始化参数
popSize = 50; % 种群大小
ngen = 100; % 迭代次数
maxFevals = popSize * ngen; % 最大函数评估次数

% 实例化NSGA-II
options = optimoptions(@gamultiobj,'Display','iter', 'MaxFunctionEvaluations', maxFevals);
[~, ParetoFront] = gamultiobj(fitnessFcn, constrFcn, popSize, [], options);

% ParetoFront是一个矩阵，每一行代表一个解向量及其对应的适应度值
% 你可以查看这个矩阵以理解找到的最优解集

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