MATLAB 多目标优化

MATLAB提供了多种方法来解决多目标优化问题。其中一种常用的方法是基于Pareto最优解的方法。Pareto最优解是指在多目标优化问题中，无法通过改进一个目标函数的值而不损害其他目标函数的值的解。这些解构成了Pareto前沿，代表了问题的最优解集合。

在MATLAB中，可以使用函数gamultiobj来进行多目标优化。该函数采用了基于NSGA-II改进的算法，即非支配排序遗传算法（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II）。该算法通过将解空间划分为多个非支配层级，并使用交叉和变异操作来生成新的解，以逐步逼近Pareto前沿。

要使用gamultiobj函数，需要定义目标函数、变量的上下限约束以及可能的线性等式和不等式约束。然后，可以通过调用gamultiobj函数来求解多目标优化问题。

总结起来，MATLAB提供了基于Pareto最优解的多目标优化方法，其中函数gamultiobj采用了基于NSGA-II改进的算法。通过定义目标函数和约束条件，可以使用该函数来求解多目标优化问题。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [matlab多目标优化算法之NSGA-Ⅱ](https://blog.csdn.net/rz1314/article/details/120136921)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [令人头疼的优化问题——多目标规划问题matlab求解](https://blog.csdn.net/weixin_48077303/article/details/117119908)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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