基于NSGA-II的多目标优化实例——进化算法的应用与实现(matlab开发)

简介：
本项目采用MATLAB编程环境，应用改进的非支配排序遗传算法(NSGA-II)解决复杂工程问题中的多目标优化问题，展示了该算法在实际场景下的高效性和实用性。 使用传统的线性和非线性规划优化算法在寻找全局最优解或处理多目标优化问题中的帕累托前沿方面存在困难。目前的研究倾向于采用进化算法（例如遗传算法、粒子群优化等）来应对这类挑战。在这篇文章中，著名的NSGA-II进化算法被用来解决两个典型的多目标优化问题。这两个例子都涉及连续的决策变量空间，并且它们的目标函数可能不一定是连续的。第一个示例MOP1包括了两个目标函数和六个决策变量，而第二个示例MOP2则包含三个目标函数及十二个决策变量。“nsga_2.m”是主执行文件（实际上是一个脚本）。我分享这些作业文档是因为我发现大家对进化算法非常感兴趣。请根据需要编辑它们，并随时提供您的意见或建议。我很期待收到反馈信息。想要了解更多关于NSGA-II的信息，可以访问坎普尔遗传算法实验室的官方网站。