写一段完整的多目标粒子群算法优化多目标的matlab代码

以下是一个完整的多目标粒子群算法优化多目标的matlab代码示例：

% 定义优化问题，这里是一个简单的例子
fun = @(x) [x(1)^2 + x(2)^2, (x(1)-1)^2 + x(2)^2];

% 定义约束条件，这里没有约束条件，所以是空矩阵
A = []; b = []; Aeq = []; beq = []; lb = []; ub = [];

% 定义算法参数
options = mopsooptimset('SwarmSize', 100, 'MaxGenerations', 50);

% 设置种子数
rng(1);

% 运行MOPSO算法
[x, fval, exitflag, output] = mopso(fun, 2, A, b, Aeq, beq, lb, ub, options);

% 输出优化结果
disp('最优解：');
disp(x);
disp('最优目标函数值：');
disp(fval);

% 绘制帕累托前沿线
figure;
plot(fval(:,1), fval(:,2), 'o');
xlabel('f1'); ylabel('f2');
title('帕累托前沿线');

% 输出算法运行信息
disp(output);

在上述示例代码中，首先定义了一个优化问题，目标函数有两个目标，分别是x(1)^2 + x(2)^2和(x(1)-1)^2 + x(2)^2。接着定义了约束条件，由于该问题没有约束条件，所以是空矩阵。

然后定义了算法参数，包括SwarmSize（粒子群大小）和MaxGenerations（最大迭代次数）等。接着设置了种子数，保证算法结果的可重复性。

最后调用MOPSO算法进行优化，并输出最优解和最优目标函数值。同时，用绘图函数plot绘制帕累托前沿线，以便查看优化结果的分布情况。最后输出算法运行信息，包括迭代次数、运行时间等。

需要注意的是，MOPSO算法工具箱需要通过matlab的addpath命令将其所在目录添加到matlab的搜索路径中，才能正确调用工具箱中的函数。