运行% 定义目标函数function [f1, f2] = objectives(x) f1 = x(1)^2 + x(2)^2; f2 = (x(1) - 1)^2 + x(2)^2;end% 定义优化问题problem = struct('objective', @objectives, 'nvars', 2, 'lb', [-5, -5], 'ub', [5, 5]);% 使用NSGA-II算法求解Pareto前沿options = optimoptions(@gamultiobj, 'PopulationSize', 100, 'MaxGenerations', 200);[result, fval] = gamultiobj(problem.objective, problem.nvars, [], [], [], [], problem.lb, problem.ub, options);% 绘制Pareto前沿figure;plot(fval(:,1), fval(:,2), 'o');xlabel('f1');ylabel('f2');title('Pareto Front');程序出错，显示位置 2 的索引超出数组范围(不能超过 1)。

抱歉，我之前的回答还有误。该错误是因为在`fval`数组中没有足够的元素，导致在尝试访问其第二列时出现错误。这通常是由于 NSGA-II 算法未能正确收敛或未找到任何 Pareto 前沿解决方案而导致的。

为了解决这个问题，您可以尝试增加算法的迭代次数或增加种群大小，以便更好地探索搜索空间。在以下示例中，我们将种群大小增加到200，最大迭代次数增加到500：

% 定义目标函数
function [f1, f2] = objectives(x)
    f1 = x(1)^2 + x(2)^2;
    f2 = (x(1) - 1)^2 + x(2)^2;
end

% 定义优化问题
problem = struct('objective', @objectives, 'nvars', 2, 'lb', [-5, -5], 'ub', [5, 5]);

% 使用NSGA-II算法求解Pareto前沿
options = optimoptions(@gamultiobj, 'PopulationSize', 200, 'MaxGenerations', 500);
[result, fval] = gamultiobj(problem.objective, problem.nvars, [], [], [], [], problem.lb, problem.ub, options);

% 绘制Pareto前沿
figure;
plot(fval(:,1), fval(:,2), 'o');
xlabel('f1');
ylabel('f2');
title('Pareto Front');

如果您仍然遇到问题，请检查您的目标函数是否正确，或者尝试其他参数组合。