帕累托最优解matlab

在MATLAB中，可以使用paretosearch函数来计算帕累托最优解。帕累托最优表示一种策略组合，其中没有任何一个玩家可以通过改变自己的策略而获得更好的收益。下面是一个使用paretosearch函数计算帕累托最优解的简单例子：

fun = @(x) [x(1)^2   x(2)^2 - 4, (x(1)-1)^2   x(2)^2 - 4];
A = [];
b = [];
Aeq = [];
beq = [];
lb = [-10 -10];
ub = [10 10];
nonlcon = [];
x0 = [0 0];
options = optimoptions('paretosearch', 'PlotFcn', 'psplotparetof');
[x, fval = paretosearch(fun,2,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon,options)

在上述例子中，我们定义了一个目标函数fun，它包含了两个目标函数和两个约束条件。然后，我们设置了优化问题的其他参数，如不等式约束A和b，等式约束Aeq和beq，变量的下界lb和上界ub，以及非线性约束nonlcon。接下来，我们设置了一些优化选项，并使用paretosearch函数计算帕累托最优解。最后，获得了帕累托最优解x和对应的目标函数值fval。

希望这个例子可以帮助你理解如何在MATLAB中计算帕累托最优解。如果你想了解更多关于MATLAB的信息，请参考MATLAB官方网站。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [用MATLAB实现纳什均衡和帕累托最优](https://blog.csdn.net/NoerrorCode/article/details/131587653)[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* [基于Pareto最优解集的多目标粒子群优化算法](https://download.csdn.net/download/lg1163848884/7825133)[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%"]
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