matlab多目标参数优化及示例

MATLAB中多目标参数优化（Multi-objective Optimization）是指在多个目标函数的情况下，找到一组最优的参数，使得这些目标函数在该组参数下达到最优值。常见的多目标优化算法有NSGA-II、MOEA/D等。

下面以NSGA-II算法为例，简单介绍一下MATLAB中如何实现多目标参数优化：

1. 定义目标函数，例如：

function f = myFunc(x)
    f = [x(1)^2 + x(2)^2, (x(1)-1)^2 + x(2)^2];
end

该函数有两个目标函数：f1 = x1^2 + x2^2和f2 = (x1-1)^2 + x2^2。

2. 定义优化问题：

problem = struct();
problem.objective = @myFunc;
problem.solver = 'ga';
problem.options = optimoptions('gamultiobj','PopulationSize',100,'MaxGenerations',200);
problem.lb = [-5,-5];
problem.ub = [5,5];

其中，objective指定了目标函数，solver指定了使用的优化算法（此处使用遗传算法），options指定了算法的参数，lb和ub分别指定了参数的上下界。

3. 运行优化算法：

[x,fval] = gamultiobj(problem);

该语句将返回参数的最优解x和对应的目标函数值fval。