整个系统（目标）的整体效率和燃料使用受抽气压力 (opt.vars) 的影响。 热力学状态已通过 MATLAB 中的 CoolProp 工具箱提取。
首先，我们必须以最大化效率然后最小化燃料使用的方式指定压力。 这个过程是一个单目标优化。 之后，我们不得不同时优化两个目标，这是一个多目标优化。 对于此过程，我们在MATLAB中使用了NSGA（II）。 结果报告了获得的帕累托前沿。
PS：NSGA（II）是非支配排序遗传算法（版本2），它是一种进化方法。 （元启发式）
2021-10-27 10:25:10
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非常好的NSGAII多目标遗传算法，仔细理解算法过程，便可掌握编写。遗传算法早在上世界50年代就已经被人提出并进行了阐发。它的核心就是遗传三算子，也就是选择，交叉和变异。通过随机选择的父代，对子代基因进行随机交叉和随机变异，从而形成新的种群。在种群中利用适应度函数对种群个体进行排序，选择出适应度好的个体进行下一代迭代
2021-09-30 14:20:17
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多目标遗传算法（NSGA-III）matlab源代码
多目标遗传算法（NSGA-III）matlab源代码
多目标遗传算法（NSGA-III）matlab源代码
多目标遗传算法（NSGA-III）matlab源代码已验证
2021-08-07 22:14:38
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