基于NSGAII的目标优化算法及Matlab实现

目标优化算法是一种用于解决多目标优化问题的有效工具。其中，NSGAII（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II）是一种常用的进化算法，能够在多目标优化问题中找到一组最优解的近似集合。本文将详细介绍NSGAII算法的原理，并提供Matlab实现的源代码。

NSGAII算法原理：

1. 初始化种群：随机生成初始种群，每个个体包含问题的决策变量和目标函数值。
2. 非支配排序：对种群中的个体进行非支配排序，根据非支配性和拥挤度进行排名，得到Pareto前沿。
3. 选择操作：根据非支配排序结果和拥挤度信息，选择下一代种群。
4. 交叉操作：对选择的个体进行交叉操作，生成新的个体。
5. 变异操作：对新个体进行变异操作，引入新的搜索空间。
6. 更新种群：将原始种群和变异后的个体组合成新的种群。
7. 重复步骤2至6，直到达到指定迭代次数或满足停止条件。

Matlab实现源代码：
下面是一个简单的示例代码，用于演示NSGAII算法在解决一个简单的多目标优化问题时的应用。

% 定义目标函数
function [f1, f2]