MOEAD算法matlab代码

MOMA (Multi-objective Memetic Algorithm) 和 EMOEA (Evolutionary Multi-objective Optimization Evolutionary Algorithm) 是一类应用于多目标优化问题的算法，其中 MOEAD (Multiobjective Differential Evolution with Archive-based Selection) 是一种结合了差分进化 (Differential Evolution) 算法和适应度-archive策略的算法。

MATLAB 是一种广泛用于数学计算和工程应用的高级编程语言，有许多库函数和工具箱支持多目标优化，包括针对 MOEAD 的实现。下面是一个简单的概述：

% 导入必要的库和工具箱
addpath(genetic); % 假设genetic工具箱包含了DE-MOEAD算法

% 定义多目标函数 (假设 f1, f2 为两个目标)
f = @(x) [f1(x), f2(x)];

% 初始化MOEAD算法参数
pop_size = 50; % 种群大小
max_gen = 100; % 最大迭代代数
archive_size = 20; % 录入集大小
crossover_rate = 0.9; % 交叉概率
mutation_rate = 0.1; % 变异概率

% 创建MOEAD实例并运行
moea = moma(f, pop_size, max_gen, archive_size);
[pareto_front, solutions] = run_moea(moea);

% 解析结果
plot(pareto_front(:, 1), pareto_front(:, 2)); % 绘制Pareto前沿
disp('最优解:');
for i = 1:length(solutions)
    disp(sprintf('个体 %d: %s', i, num2str(solutions(i))));
end

%