双目标鲸鱼算法展现帕累托分布曲线动态过程Matlab代码

以下是一个简单的 Matlab 代码示例，演示了如何使用双目标鲸鱼算法展现帕累托分布曲线的动态过程：

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

% 设置算法参数
n = 50; % 鲸鱼数量
max_iter = 100; % 最大迭代次数

% 初始化鲸鱼群体
x = rand(n, 2);

% 迭代求解帕累托最优解
pareto_front = [];
for i = 1:max_iter
    % 计算适应度
    f = [f1(x), f2(x)];
    
    % 寻找当前最优解
    [pareto,~] = paretofront(f);
    
    % 保存当前 Pareto 最优解
    pareto_front = [pareto_front; x(pareto,:)];
    
    % 更新鲸鱼位置
    for j = 1:n
        % 选择要追踪的鲸鱼
        if j == 1
            leader = pareto(randi(size(pareto, 2)));
        else
            leader = j;
        end
        
        % 计算距离和角度
        r = norm(x(leader,:) - x(j,:));
        theta = rand() * 2 * pi;
        
        % 更新鲸鱼位置
        x(j,:) = x(j,:) + r * [cos(theta), sin(theta)];
    end
end

% 绘制帕累托分布曲线动态过程
figure;
for i = 1:size(pareto_front,1)
    clf;
    scatter(f1(pareto_front(1:i, :)), f2(pareto_front(1:i, :)), 'filled');
    xlabel('f1');
    ylabel('f2');
    title(sprintf('Pareto Front (Iteration %d)', i));
    axis([0, 2, 0, 2]);
    pause(0.1);
end

这段代码首先定义了两个目标函数 f1 和 f2，然后设置了算法参数，包括鲸鱼数量和最大迭代次数。接着，初始化了鲸鱼群体，并使用双目标鲸鱼算法迭代求解 Pareto 最优解。最后，使用 MatLab 绘制了帕累托分布曲线的动态过程。