nsga2算法matlab代码

以下是NSGA-II算法的Matlab代码：

function [pop, front] = nsga2(pop, N)

    % 遗传算法的参数
    pc = 0.9; % 交叉概率
    pm = 1/size(pop,2); % 变异概率
    popsize = size(pop,1); % 种群大小
    gen = 0; % 当前的迭代次数
    maxgen = 100; % 最大迭代次数
    
    % 初始化种群
    pop = evaluate(pop);
    pop = non_dominated_sort(pop);
    pop = assign_crowding_distance(pop);
    
    % 迭代
    while(gen < maxgen)
        
        % 生成新种群
        newpop = zeros(popsize, size(pop,2));
        for i = 1:popsize
            % 选择两个个体进行交叉
            p1 = tournament_selection(pop);
            p2 = tournament_selection(pop);
            c = crossover(p1, p2, pc);
            % 对个体进行变异
            c = mutate(c, pm);
            newpop(i,:) = c;
        end
        
        % 合并当前种群和新种群
        pop = [pop; newpop];
        
        % 计算新种群中每个个体的适应度值
        pop = evaluate(pop);
        
        % 非支配排序
        pop = non_dominated_sort(pop);
        
        % 计算拥挤度
        pop = assign_crowding_distance(pop);
        
        % 选择新的种群
        pop = select(pop, N);
        
        % 更新迭代次数
        gen = gen + 1;
    end
    
    % 返回最终种群和各个个体所在的前沿
    front = pop{1};
    pop = pop{1:N};
end

% 评估种群中每个个体的适应度值
function pop = evaluate(pop)
    % TODO: 计算每个个体的适应度值
end

% 非支配排序
function pop = non_dominated_sort(pop)
    % TODO: 实现非支配排序算法
end

% 计算拥挤度
function pop = assign_crowding_distance(pop)
    % TODO: 实现拥挤度计算算法
end

% 选择个体
function pop = select(pop, N)
    % TODO: 实现选择算法
end

% 锦标赛选择
function p = tournament_selection(pop)
    % TODO: 实现锦标赛选择算法
end

% 交叉
function c = crossover(p1, p2, pc)
    % TODO: 实现交叉算法
end

% 变异
function c = mutate(p, pm)
    % TODO: 实现变异算法
end

需要注意的是，上述代码只是一个框架，具体的实现需要根据具体的问题进行相应的调整和修改。