NSGA2优化算法Matlab求解多目标优化问题，遗传算法优化+帕累托排序，有效地解决了多目标优化问题，算例可行有效。

nsga2算法matlab代码这是基于NSGA-II的多目标进化算法（MOEA）。 最终目的是解决开源软件的发布时间和管理问题 NSGA是一种流行的基于非控制的遗传算法，用于多目标优化。 原始NSGA-II代码可在函数nsga_2（pop，gen）中找到。 该函数的输入参数是种群大小和世代数。 出于定制目的，用户可以通过修改m文件（evaluate_objective.m）来自由修改目标函数（多个决策变量的函数）。 传统上，优化的软件发布时间问题将多决策空间减少为单目标优化问题。 尽管这些表述简化了问题并降低了涉及的复杂性，但是解决方案并不能解决涉及的每个目标。 我们使用基于非控制的遗传算法来解决开源软件的发布时间问题，其原因有两个：1.要同时实现最大的可靠性和最小的成本。 2.进化算法保证了解的质量。 我们没有使用单个遗传算法找到一组最优解，而是找到了一个最优解。 众所周知，这些解决方案是帕累托最优解决方案。 在针对多目标问题的一组帕累托最优解中，在最后一个目标中，每个解决方案都必须比另一个更好。 我们考虑的目标是1.可靠性2.成本3.测试资源消耗 如何运行： nsga_2（pop，

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为满足月球车能耗低、重量轻的使用要求,基于月球车的越障工况,以各驱动电机能量消耗为目标函数,对月球车的摇臂悬架参数进行了优化,并建立了摇臂悬架参数模型。分析了月球车越障通过性条件,建立了悬架参数多目标优化的数学模型。采用极大极小值法,将多目标函数统一成单目标函数,利用序列二次规划法（sQP）进行优化分析,得到了悬架参数的优化值。结果表明,越障时电机能量消耗明显降低。

基于多目标优化的增程式电动汽车自适应制动回馈控制策略.pdf

以接近Matlab代码的编程结构，采用Python语言实现了基于非支配排序的多目标遗传算法——NSGAII，注释丰富，程序易于理解，所采用的主要是“创建函数-调用函数”模式。 首先根据搜集到的数据绘制目标问题的理论非劣前沿，然后初始化一组方案点，通过NSGAII对方案点的决策变量不断优化，最终这群方案点均落在理论非劣前沿附近，程序在解决两个目标的问题时表现较好，在进化到第20代就能接近理想情况

多目标优化算法设计源代码，供大家学习研究使用

进行多目标优化求解的算法和代码，在数学建模方面求最优解用的相对较多。代码中消息注释了进行多目标优化求解具体步骤

基于多目标优化算法的多无人机协同航迹规划

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