帕累托最优解集图matlab

要在MATLAB中绘制帕累托最优解集图，可以使用以下步骤：

1. 使用多目标遗传算法函数（如gamultiobj）求解帕累托前沿解集。在这个例子中，使用的是NSGA-II算法。
2. 将求解得到的帕累托前沿解集的目标函数值和相应的变量值保存下来。
3. 使用plot函数绘制帕累托前沿解集图。

以下是一个示例代码，展示如何绘制帕累托最优解集图：

% 定义问题
fitnessfcn = @(x) [-x(1)^2 - x(2)^2   3, -(x(1)-1)^2 - (x(2)-1)^2   4];
nvars = 2; % 变量数目
lb = [0,0]; % 变量下限
ub = [2,2]; % 变量上限

% 运行遗传算法求解帕累托前沿解集
[x,fval,exitflag,output,population,scores = gamultiobj(fitnessfcn,nvars,[],[],[],[],lb,ub);

% 绘制帕累托前沿解集图
paretoFrontIndices = paretofront(fval);
paretoFront = fval(paretoFrontIndices,:);
paretoSet = x(paretoFrontIndices,:);

plot(paretoFront(:,1),paretoFront(:,2),'b*');
xlabel('目标函数1');
ylabel('目标函数2');
title('帕累托最优解集图');

请注意，这只是一个示例代码，具体的实现可能需要根据你的具体问题进行相应的调整。希望能对你有所帮助！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [matlab多目标遗传算法的最优解集](https://blog.csdn.net/feng1790291543/article/details/131043151)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [帕累托最优解集](https://blog.csdn.net/qq_39974201/article/details/106770152)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]