遗传粒子群多目标优化算法matlab代码

以下是遗传粒子群多目标优化算法的matlab代码：

function [x, fval] = gamop(fitnessfcn, nvars, lb, ub, options)

% 参数初始化
defaultoptions = optimoptions(@gamultiobj,'PopulationSize',100,'ParetoFraction',0.35,'MaxGenerations',250,'PlotFcn','gaplotpareto');
if nargin < 5
    options = [];
end
options = optimoptions(defaultoptions,options);

% 遗传算法参数初始化
optionsGA = gaoptimset('PopulationSize',options.PopulationSize,'Generations',options.MaxGenerations,'StallGenLimit',inf,'TolFun',1e-4,'StallTimeLimit',inf,...
    'CrossoverFraction',0.8,'EliteCount',20,'MutateFcn',@mutationadaptfeasible,'Display','none');

% 粒子群算法参数初始化
optionsPSO = optimoptions('particleswarm','SwarmSize',options.PopulationSize,'MaxIterations',options.MaxGenerations,'FunctionTolerance',1e-4,'Display','none');

% 多目标优化
[x, fval] = gamultiobj(fitnessfcn,nvars,[],[],[],[],lb,ub,optionsGA,optionsPSO);

其中，`fitnessfcn`为优化目标函数的句柄，`nvars`为变量的数量，`lb`和`ub`分别为变量的下限和上限。`options`为可选参数，用于传递多目标遗传算法的参数。

使用时，只需将目标函数的句柄及其他参数传递给`gamop`函数即可。例如，假设目标函数为`myfunction`，变量数量为2，下限为0，上限为1，则可以使用以下代码进行调用：

fitnessfcn = @myfunction;
nvars = 2;
lb = [0,0];
ub = [1,1];
[x, fval] = gamop(fitnessfcn, nvars, lb, ub);

需要注意的是，该算法需要使用MATLAB的Global Optimization Toolbox才能运行。如果没有安装该工具箱，则需要先安装。