基于MATLAB的灰狼优化算法求解多目标优化问题

基于MATLAB的灰狼优化算法求解多目标优化问题

灰狼优化算法（Grey Wolf Optimization，GWO）是一种受灰狼群行为启发的优化算法，可以用于解决多目标优化问题。本文将介绍如何使用MATLAB实现灰狼优化算法，并利用该算法求解多目标优化问题。

首先，我们需要定义多目标优化问题。假设我们要最小化一个多目标函数，具有n个目标和m个决策变量。我们的目标是找到一组决策变量，使得所有目标函数都达到最小值。我们将问题表示为：

minimize f(x) = [f1(x), f2(x), …, fn(x)]
subject to x ∈ X

其中，x = [x1, x2, …, xm]表示决策变量向量，f(x) = [f1(x), f2(x), …, fn(x)]表示目标函数向量，X表示决策变量的约束空间。

下面是使用MATLAB实现灰狼优化算法求解多目标优化问题的源代码示例：

% 多目标优化问题定义
function [f]