智能优化算法-灰狼算法: 基于非支配排序灰狼优化器(NS-GWO)求解多目标优化问题(含Matlab代码)

智能优化算法-灰狼算法: 基于非支配排序灰狼优化器(NS-GWO)求解多目标优化问题(含Matlab代码)

智能优化算法已经成为求解复杂多目标优化问题的重要工具。在智能优化算法中，灰狼算法是一种新兴的优化方法，由于其高效性和灵活性，已经成为研究多目标问题的重要工具。

本文介绍了基于非支配排序灰狼优化器(NS-GWO)求解多目标优化问题，并提供相应的Matlab代码。NS-GWO是一种改进的灰狼优化器算法，它基于灰狼算法的原理，采用非支配排序策略来处理多目标问题。

NS-GWO算法的主要步骤包括：初始化种群、非支配排序、计算拥挤度距离和灰狼优化。其中，非支配排序是将种群中的个体按照Pareto前沿进行划分，计算拥挤度距离是为了保持Pareto前沿的多样性，灰狼优化则是利用灰狼算法的原理进行求解。

以下是NS-GWO算法的Matlab代码实现：

function [bestObj,bestInd] = NSGWO