《多目標(biāo)優(yōu)化實(shí)例和matlab程序》由會(huì)員分享，可在線閱讀，更多相關(guān)《多目標(biāo)優(yōu)化實(shí)例和matlab程序(2頁珍藏版)》請(qǐng)?jiān)谌巳宋膸?kù)網(wǎng)上搜索。

1、NSGA-II 算法實(shí)例目前的多目標(biāo)優(yōu)化算法有很多, Kalyanmoy Deb的帶精英策略的快速非支配排序遺傳算法(NSGA-II) 無疑是其中應(yīng)用最為廣泛也是最為成功的一種。本文用的算法是MATLAB自帶的函數(shù)gamultiobj，該函數(shù)是基于NSGA-II改進(jìn)的一種多目標(biāo)優(yōu)化算法。一、 數(shù)值例子多目標(biāo)優(yōu)化問題二、 Matlab文件1 適應(yīng)值函數(shù)m文件：function y=f(x)y(1)=x(1)4-10*x(1)2+x(1)*x(2)+x(2)4-x(1)2*x(2)2;y(2)=x(2)4-x(1)2*x(2)2+x(1)4+x(1)*x(2);2 調(diào)用gamultiobj函數(shù)，及。

2、參數(shù)設(shè)置：clearclcfitnessfcn=f; %適應(yīng)度函數(shù)句柄nvars=2; %變量個(gè)數(shù)lb=-5,-5; %下限ub=5,5; %上限A=;b=; %線性不等式約束Aeq=;beq=; %線性等式約束options=gaoptimset(paretoFraction,0.3,populationsize,100,generations,200,stallGenLimit,200,TolFun,1e-100,PlotFcns,gaplotpareto);% 最優(yōu)個(gè)體系數(shù)paretoFraction為0.3；種群大小populationsize為100，最大進(jìn)化代數(shù)generations為200，% 停止代數(shù)stallGenLimit為200， 適應(yīng)度函數(shù)偏差TolFun設(shè)為1e-100，函數(shù)gaplotpareto：繪制Pareto前端x,fval=gamultiobj(fitnessfcn,nvars,A,b,Aeq,beq,lb,ub,options)3. 計(jì)算結(jié)果圖1. 實(shí)例1對(duì)應(yīng)的Pareto前沿圖從圖1可以看出Pareto前分布較均勻，多樣性較好。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的用matlab进行批量优化,多目标优化实例和matlab程序的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。