遗传粒子群算法多目标优化算法matlab代码

以下是一个使用遗传粒子群算法实现多目标优化的Matlab代码示例：

% 遗传粒子群算法多目标优化算法示例
% 问题：求解多目标函数 f1(x), f2(x)
% 变量：x1, x2, x3
% 约束条件：x1 + x2 + x3 = 1, 0 <= x1, x2, x3 <= 1

% 定义目标函数
f1 = @(x) x(1).^2 + x(2).^2 + x(3).^2;
f2 = @(x) (x(1)-1).^2 + (x(2)-1).^2 + (x(3)-1).^2;

% 定义约束条件
Aeq = [1, 1, 1];
beq = 1;
lb = [0, 0, 0];
ub = [1, 1, 1];

% 定义遗传粒子群算法参数
options = optimoptions('gamultiobj','PopulationSize',100,'ParetoFraction',0.6);

% 运行遗传粒子群算法
[x,fval] = gamultiobj(@(x) [f1(x), f2(x)],3,[],[],[],[],lb,ub,@(x) deal(x(1)+x(2)+x(3)-1),options);

% 输出结果
disp('x:');
disp(x);
disp('fval:');
disp(fval);

该代码使用了Matlab内置的遗传粒子群算法函数`gamultiobj`，通过定义目标函数和约束条件，可以求解多目标函数的最优解。其中，`PopulationSize`参数表示种群大小，`ParetoFraction`参数表示保留在Pareto前沿的解的比例。运行结果将输出最优解`x`和对应的目标函数值`fval`。