多目标粒子群优化（PSO）算法在MATLAB中的仿真及Pareto边界对比

简介
多目标优化是在现实世界中许多问题中常见的情况，其中存在多个相互冲突的目标函数需要同时优化。粒子群优化（PSO）算法是一种启发式优化算法，被广泛应用于解决各种优化问题，包括多目标优化。本文将介绍如何在MATLAB中实现多目标PSO算法的仿真，并进一步对比不同解集的Pareto边界。

PSO算法简介
粒子群优化算法是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法。在PSO算法中，一群粒子代表潜在解空间中的候选解，通过迭代更新粒子的位置和速度，以找到最优解。在多目标优化中，每个粒子需要维护一个速度和位置向量，以及与目标函数相关的适应度值。

算法流程

1. 初始化粒子群的位置和速度。
2. 计算每个粒子的适应度值，并更新个体最优解。
3. 更新群体最优解。
4. 更新粒子的速度和位置。
5. 重复步骤2至4，直到达到设定的停止条件。

多目标PSO算法的MATLAB实现
以下是在MATLAB中实现多目标PSO算法的示例代码：

% 参数设置
numParticles = 50; % 粒子数量
numObjectives =