非支配排序遗传算法MATLAB代码

非支配排序遗传算法（Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm，NSGA-II）是一种常用的多目标优化算法，它通过适应度分配、排序和选择过程来处理有多个目标函数的问题。在MATLAB中，你可以利用其内置工具箱和自定义函数来编写NSGA-II算法。

下面是一个简化的MATLAB NSGA-II基本框架的例子：

% 定义遗传算法参数
popSize = 50; % 种群大小
ngen = 100; % 迭代次数
numObj = 2; % 目标函数数量

% 初始化随机种群
[parents, offspring] = initPopulation(popSize, numObj);

% 设定适应度函数
fitnessFcn = @(solution) [evaluateSolution(solution, problem1), evaluateSolution(solution, problem2)];

% 遗传操作 (包括交叉和变异)
for i = 1:ngen
    % 计算适应度值
    fitnesses = fitnessFcn(parents);
    
    % 非支配排序
    fronts = nonDominatedSorting(fitnesses);
    
    % 更新种群
    parents = updatePopulation(parents, offspring, fronts, popSize);
end

% 返回最佳解
bestSolutions = parents;

在这个例子中，`initPopulation`函数用于生成初始种群，`evaluateSolution`函数评估每个个体的目标函数值，`nonDominatedSorting`用于实现非支配排序，`updatePopulation`负责选择、交叉和变异操作以及种群更新。

注意，这个代码片段简化了很多细节，实际应用中你需要根据具体的优化问题调整适应度函数、交叉和变异操作等部分，并且需要提供`problem1`和`problem2`这两个表示目标函数的具体实例。