matlab程序Pareto 遗传多目标算法

您好，GA不论是在应用、算法设计上,还是在基础理论上,均取得了长足的发展,应用也非常广泛.本文通过对基本遗传算法的研究,以及对其在多目标优化问题上的实现,在遗传算法领域进行探讨,并通过程序来验证.在多目标优化问题的研究中,所采用的一些方法在一些算例中获得了比较好的Pareto解集.

遗传算法作为求解全局优化问题的有力工具之一,应用十分广泛,目前主要应用在以下几个领域:

(1)基于遗传算法的机器学习(GeneticBaseMachineLearning).这一新的学习机制给解决人工智能中知识获取和知识优化精炼的瓶颈难题带来了希望。

(2)遗传算法与其他计算智能方法的相互渗透和结合.

(3)并行处理的遗传算法的研究十分活跃.这一研究不仅是对遗传算法本身的发展,而且对新一代智能计算机体系结构的研究都是十分重要的.(4)遗传算法在数据挖掘(DataMining)领域中的应用。

用遗传算法工具箱求解一个多目标优化问题的步骤：

1、根据题意，建立自定义目标函数，ga_fun1(x)

2、在命令窗口中，输入

>>optimtool %调用遗传算法工具箱

3、在遗传算法工具箱界面中，分别对Fitness  function框内输入@ga_fun1（）；A框内输入[1,1,1]；b框内输入16；Aeq框内输入[]；beq框内输入[]；Lower框内输入[0,0,0]；Upper框内输入[]；

4、单击Start。得到x=4.508 y=2.513 z=1.912值。

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