NSGA-II多目标优化matlab程序

以下是一个简单的NSGA-II多目标优化的Matlab程序示例：

function [x,F] = nsga2(objfun, nvars, lb, ub, options)
% NSGA-II多目标优化函数
% objfun: 目标函数句柄
% nvars: 变量数量
% lb: 变量下限
% ub: 变量上限
% options: 优化选项

if nargin < 5
    options = optimoptions(@gamultiobj,'Display','off');
end

% NSGA-II设置
options = optimoptions(options,'PopulationSize',100);
options = optimoptions(options,'FunctionTolerance',1e-4);
options = optimoptions(options,'MaxGenerations',200);
options = optimoptions(options,'ParetoFraction',0.35);

% 优化
[x,F] = gamultiobj(objfun,nvars,[],[],[],[],lb,ub,options);
end

使用示例：

% 目标函数
function [F1,F2] = myobj(x)
F1 = x(1)^2 + x(2)^2;
F2 = (x(1)-2)^2 + (x(2)-1)^2;
end

% 调用NSGA-II进行优化
lb = [-5,-5];
ub = [5,5];
[x,F] = nsga2(@myobj, 2, lb, ub);

在上面的示例中，我们定义了一个目标函数 `myobj`，它有两个目标函数值 `F1` 和 `F2`。我们将 `myobj` 作为参数传递给 `nsga2` 函数进行优化。 `nsga2` 函数使用 `gamultiobj` 函数进行NSGA-II优化，其中 `options` 变量包含优化选项。

注意，为了使用 `nsga2` 函数，您需要安装优化工具箱。