多目标优化遗传算法matlab代码

多目标优化遗传算法（Multi-objective Optimization Genetic Algorithm，MOGA）是一种常用的全局搜索算法，用于解决同时涉及多个优化目标的问题，常见于工程设计、金融规划等场景。在MATLAB中实现MOGA，你可以使用其内置的`ga`函数结合自定义的适应度函数和解编码。

下面是一个简单的示例代码框架：

% 初始化参数
numObjectives = 2; % 设定目标函数的数量
popSize = 50; % 种群大小
maxGenerations = 100; % 最大迭代代数

% 定义目标函数
@fitnessFcn = @(x) [f1(x), f2(x)]; % 假设f1和f2是你想要优化的两个目标函数

% 创建遗传算法对象
options = optimoptions('ga', 'Display', 'iter'); % 显示迭代信息
gaObj = ga(@fitnessFcn, numObjectives, popSize, [], [], maxGenerations, options);

% 运行算法并获取结果
[paretoFront, ~] = paretoplot(gaObj);
solution = gaObj BestSolution;

% 解码（如果需要将解转换回原始变量）
decodedSolution = decode(solution, ...); % 自定义解编码函数