基于粘菌优化算法求解多目标优化问题（附带Matlab代码）

基于粘菌优化算法求解多目标优化问题（附带Matlab代码）

多目标优化问题是现实生活中常见而具有挑战性的问题之一。为了解决这类问题，人们不断探索新的优化算法。粘菌优化算法（Slime Mould Optimization，简称SMO）是一种基于生物学的启发式算法，模拟了黏菌在寻找食物的过程中的行为。本文将介绍如何使用粘菌优化算法来求解多目标优化问题，并提供相应的Matlab代码。

首先，我们需要定义多目标优化问题。在本文中，我们考虑一个简单的二维多目标优化问题，即寻找一个点使得其到两个目标函数的距离最小化。我们的目标函数可以表示为：

f1(x) = x(1)^2 + x(2)^2
f2(x) = (x(1)-2)^2 + (x(2)-1)^2

其中，x是一个二维向量，表示待优化的变量。

接下来，我们将使用粘菌优化算法来求解这个多目标优化问题。以下是使用Matlab实现的粘菌优化算法的代码：

% 初始化参数
numParticles = 50; % 粒子数量
numIterations =