多目标遗传算法（MOGA）Matelab代码

以下是一个简单的多目标遗传算法（MOGA）的Matlab代码，用于求解一个二元函数的多目标优化问题。

function [X, F] = MOGA(FUN, N, M, LB, UB, MAXGEN, PC, PM)
% 多目标遗传算法（MOGA）
% FUN: 目标函数句柄
% N: 种群大小
% M: 目标个数
% LB: 变量下界
% UB: 变量上界
% MAXGEN: 最大迭代次数
% PC: 交叉概率
% PM: 变异概率
% X: 最优解
% F: 最优适应度向量

% 初始化种群
pop = rand(N, length(LB)).*(UB-LB) + LB;

for gen = 1 : MAXGEN
    % 计算适应度值
    for i = 1 : N
        f(i,:) = feval(FUN, pop(i,:));
    end
    
    % 帕累托前沿排序
    [front, rank] = NonDominatedSort(f);
    
    % 计算拥挤度距离
    distance = CrowdingDistance(f, front, rank);
    
    % 选择操作
    pop2 = TournamentSelection(pop, front, rank, distance, N);
    
    % 交叉操作
    pop2 = Crossover(pop2, PC, UB, LB);
    
    % 变异操作
    pop2 = Mutation(pop2, PM, UB, LB);
    
    % 更新种群
    pop = pop2;
end

% 计算最优解和最优适应度
for i = 1 : N
    f(i,:) = feval(FUN, pop(i,:));
end
[front, rank] = NonDominatedSort(f);
X = pop(front(1),:);
F = f(front(1),:);

其中，NonDominatedSort是帕累托前沿排序函数，CrowdingDistance是拥挤度距离计算函数，TournamentSelection是锦标赛选择函数，Crossover是交叉函数，Mutation是变异函数。这些函数的具体实现可以根据具体问题进行编写。