第三代非支配多目标优化matlab代码实例

以下是一个基于NSGA-III算法的多目标优化Matlab代码示例：

% 定义问题的目标函数
function [f1, f2] = objectives(x)
    f1 = x(1);
    f2 = (1 + x(2)) / x(1);
end

% 定义问题的约束条件
function [c, ceq] = constraints(x)
    c = [];
    ceq = x(1)^2 + x(2)^2 - 1;
end

% 设置NSGA-III算法的参数
nvars = 2; % 变量数目
lb = [-1, -1]; % 变量下限
ub = [1, 1]; % 变量上限
options = optimoptions('gamultiobj', 'PopulationSize', 100, 'MaxGenerations', 200);

% 运行NSGA-III算法
[x, fval] = gamultiobj(@(x) objectives(x), nvars, [], [], [], [], lb, ub, @(x) constraints(x), options);

% 可视化结果
scatter(fval(:, 1), fval(:, 2), '.');
xlabel('f_1');
ylabel('f_2');
title('NSGA-III Pareto Front Example');

此代码会求解一个简单的两个目标函数的优化问题，其中第一个目标函数为 x1，第二个目标函数为 (1+x2)/x1。同时，问题有一个约束条件 x1^2+x2^2=1。运行代码后，会得到NSGA-III算法的Pareto前沿解。