鲸鱼算法进行两个目标函数优化matlab代码，用到pareto解和非支配排序

下面是一个用鲸鱼算法进行两个目标函数优化并使用Pareto解和非支配排序的Matlab代码示例：

% 定义两个目标函数
f1 = @(x) x(1);
f2 = @(x) (1 + x(2)) / x(1);

% 定义问题的约束条件
lb = [0.1, 0.1];
ub = [1, 5];
nonlcon = @(x) [x(1)*x(2) - 1, x(1) - x(2)];

% 设置鲸鱼算法参数
options = optimoptions('gamultiobj','PlotFcn',@gaplotpareto);

% 进行鲸鱼算法优化
[x,fval] = gamultiobj(@(x) [-f1(x), -f2(x)],2,[],[],[],[],lb,ub,nonlcon,options);

% 计算Pareto解
paretoFront = pareto(fval);

% 进行非支配排序
[npFront, npRank] = nonDominatedSorting(fval);

% 绘制结果
figure;
plot(fval(:,1),fval(:,2),'k.');
hold on;
plot(fval(paretoFront,1),fval(paretoFront,2),'r*');
xlabel('f_1(x)');
ylabel('f_2(x)');
title('Pareto Front and Non-dominated Front');

这段代码中，我们首先定义了两个目标函数f1和f2，并设置了问题的约束条件。然后，我们使用鲸鱼算法进行优化，通过设置`options`参数来绘制Pareto前沿。接下来，我们使用`pareto`函数计算Pareto解，并使用`nonDominatedSorting`函数进行非支配排序。最后，我们绘制了结果图，其中黑点表示所有解，红星表示Pareto解，而非支配排序得到的解按照不同的颜色进行绘制。

注意，这里的`pareto`和`nonDominatedSorting`函数需要自己实现，可以根据具体的需求来编写。