NSGAII多目标优化matlab仿真

最新推荐文章于 2026-01-06 18:13:03 发布

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#matlab #NSGAII #多目标优化

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本文深入探讨了NSGAII多目标优化算法，包括算法原理、实现步骤以及MATLAB仿真。介绍了如何定义目标函数和约束条件，如何进行种群初始化、目标函数计算、非支配排序和拥挤度距离计算。此外，还详述了选择、交叉和变异操作，以及如何重复这些步骤直至满足停止条件。文章提供了NSGAII算法在多目标优化问题中的应用实例。

1.算法仿真效果

matlab2022a仿真结果如下：

2.MATLAB源码

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%初始化参数
popnum=200;
gen=600;
xmin=0;%变量取值范围
xmax=1;
m=2;%目标函数个数
n=30;%决策变量数目
hc=20;%交叉变异参数
hm=20;
%产生初始种群
initpop=rand(popnum,n)*(xmax-xmin)+xmin;
init_value_pop=value_objective(initpop,m,n);
%画图显示初始图
plot(init_value_pop(:,n+1),init_value_pop(:,n

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