本文介绍了如何运用白鲸优化算法解决多目标优化问题，提供了一个Matlab代码示例，详细阐述了算法的实现过程，包括参数设置、初始化、迭代更新及适应度评估函数的定义，帮助读者理解和应用该算法。
基于白鲸优化算法求解多目标优化问题附Matlab代码
多目标优化问题是现实生活中常见的一类问题，例如工程设计、资源分配和决策问题等。解决多目标优化问题需要找到一组解，这些解在多个目标函数下都达到了最优或接近最优的状态。在本文中，我们将介绍一种基于白鲸优化算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）来解决多目标优化问题的方法，并提供相应的Matlab代码示例。
白鲸优化算法是一种基于自然界中鲸鱼群体行为的启发式优化算法。该算法模拟了白鲸的捕食行为，通过模拟鲸鱼群体中个体之间的协作和竞争关系，逐步搜索最优解。以下是使用白鲸优化算法求解多目标优化问题的Matlab代码示例：
% 参数设置
maxIterations = 100; % 最大迭代次数
numWhales = 30; % 鲸鱼群体数量
numObjectives 
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