PlateMO3.0各函数的属性及方法

本文详细解析PlateMO3.0中SOLUTION, PROBLEM和ALGORITHM三个核心函数的属性和方法。SOLUTION包含解的决策变量和目标值,提供获取多解矩阵的功能;PROBLEM涉及种群属性,如大小、目标数等,支持生成帕累托前沿图像;ALGORITHM则涵盖算法参数和种群管理,能解决优化问题并执行相应函数。" 115913924,10760133,Python编程:条件与循环语句详解,"['Python编程', '条件判断', '循环结构']

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SOLUTION.m

属性

dec 解的决策变量

obj 解的目标值

方法

decs 得到多个解的决策变量矩阵

objs 得到多个解的目标值矩阵

best 在多个解中得到可行解和非支配解


PROBLEM.m

属性:

N 种群大小

M 目标数

D 决策变量数

PF 帕累托前沿图像

optimum 问题的最优值

方法:

Initialization 生成初始解

CalObj 计算解的目标值

GetOptimum 生成问题的最优解

GetPF 生成帕累托前沿的图像

DrawDec 在决策空间中显示一个种群

DrawObj 在目标空间中显示一个种群

Current 获取或设置当前的PROBLEM对象


ALGORITHM.m

属性:

parameter 算法参数

save 一次执行中保存的种群数量

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