NSGA2 算法MATLAB完整代码 中文注释详解

NSGA-II (非支配排序遗传算法II) 是一种常用的多目标优化算法，用于寻找满足多个优化目标的最佳解集，而不仅仅是单个最优解。MATLAB是一个强大的数值计算平台，可以方便地实现这类算法。

以下是MATLAB中NSGA-II的一个基本框架和简要注释：

% 导入所需库
addpath(genetic); % 假设genetic目录包含遗传算法工具箱

% 定义函数适应度评估
fitnessFcn = @(x) multiObjectiveFitness(x, objectives); % 这里假设multiObjectiveFitness是你自定义的目标函数

% 初始化参数
popSize = 50; % 种群大小
numGenerations = 50; % 迭代次数
crossoverRate = 0.9; % 遗传交叉概率
mutationRate = 0.1; % 遗传变异概率
elitism = true; % 是否保留精英个体

% 初始化种群
[chromosomes, ~] = initializePopulation(popSize, problemDimension); % 初始化随机种群

% 创建NSGA-II算法实例
options = gaOptions('Display', 'iter'); % 显示迭代信息
algorithm = ga(fitnessFcn, problemDimension, options);

% 执行NSGA-II算法
for generation = 1:numGenerations
    [offspring, ~, ~] = nsga2(algorithm, chromosomes);
    
    % 更新种群
    chromosomes = [chromosomes; offspring];
    
    % 选择操作（如按适应度值排序并裁剪）
    [sortedChromosomes, ~] = sortchromosomes(chromosomes, fitnessFcn);
    chromosomes = sortedChromosomes(1:end-popSize); % 保持种群大小不变
    
    % 更新算法状态
    algorithm = updateAlgorithmState(algorithm, offspring);
end

% 最终的种群作为结果
finalPopulation = chromosomes;

% 注释：
% - multiObjectiveFitness: 自定义的目标函数，它接受一组决策变量x，并返回一个向量表示每个目标的评价
% - problemDimension: 决策变量的数量
% - initializePopulation: 生成初始种群的函数
% - nsga2: 实现NSGA-II算法的核心函数
% - sortchromosomes: 根据适应度值对种群进行排序
% - updateAlgorithmState: 更新算法状态，包括适应度等信息