PlatEMO3.0进化多目标优化平台用户手册

PlatEMO3.0是进化多目标优化平台的一个新版本，由安徽大学生物智能与知识发现（BIMK）研究所开发。这个开源免费的代码库专为教学和科研设计，不适用于商业目的。PlatEMO3.0在PlatEMO2.8的基础上增加了新功能，并提供了中英文用户手册，方便用户理解和使用。 该平台的核心功能是实现多目标优化，它支持多种元启发式算法，能够解决复杂的优化问题。用户需要定义问题、选择算法以及设定参数。PlatEMO3.0的使用有两种主要方式：通过命令行和通过图形用户界面（GUI）。 1. 命令行使用： 用户可以使用MATLAB R2012a及以上版本（不使用GUI）或MATLAB R2020b及以上版本（使用GUI）及并行计算工具箱和统计与机器学习工具箱。通过带参数调用主函数`platemo`，例如： ``` platemo('problem',@SOP_F1,'algorithm',@GA,'Name',"Example") ``` 这里，`problem`指定了优化问题，`algorithm`指定了所使用的算法（如遗传算法`GA`），`Name`则为运行实例的名称。 2. 图形界面使用： 对于初学者，GUI提供了更加直观的使用体验。用户可以在测试模块中选择预设的问题，应用模块中配置算法和参数，实验模块进行实际运行，查看和分析结果。此外，算法和问题的标签功能帮助用户更好地组织和管理不同优化任务。 3. 扩展PlatEMO： 平台允许用户自定义算法、问题、个体类等。用户可以创建新的算法类，继承现有的问题类，定义个体类，以及实现指标函数。了解一次完整的运行过程有助于深入定制和扩展平台功能。 4. 算法列表和问题列表： PlatEMO3.0包含了多种多目标优化算法，如NSGA-II, MOEA/D等，并提供了多种测试问题供用户选择。这些算法和问题的列表为用户提供了丰富的选择范围，可以根据实际需求选择合适的算法来解决问题。 5. 引用和反馈： 在使用PlatEMO3.0并发表相关研究成果时，用户需在正文中声明对PlatEMO的使用，并引用指定的参考文献。如有任何意见、建议或希望贡献代码，可以通过邮件联系开发者田野老师。 PlatEMO3.0是一个强大的多目标优化工具，它为研究人员和教育工作者提供了便捷的环境来测试和开发优化算法，同时也支持用户根据自己的需求进行定制化扩展。对于熟悉MATLAB和优化领域的用户，这是一个非常有价值的资源。