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1、NSGA-II 算法實例目前的多目標優化算法有很多, 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gamultiobj，該函數是基于NSGA-II改進的一種多目標優化算法。一、 數值例子多目標優化問題二、 Matlab文件1 適應值函數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 調用gamultiobj函數，及。

2、參數設置：clearclcfitnessfcn=f; %適應度函數句柄nvars=2; %變量個數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);% 最優個體系數paretoFraction為0.3；種群大小populationsize為100，最大進化代數generations為200，% 停止代數stallGenLimit為200， 適應度函數偏差TolFun設為1e-100，函數gaplotpareto：繪制Pareto前端x,fval=gamultiobj(fitnessfcn,nvars,A,b,Aeq,beq,lb,ub,options)3. 計算結果圖1. 實例1對應的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

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