基于Matlab的非支配排序多目标灰狼优化算法(NSGWO)实现及其工程应用

内容概要：本文详细介绍了非支配排序多目标灰狼优化算法（NSGWO）的Matlab实现，涵盖了算法的核心思想、关键技术实现以及丰富的测试函数和工程应用场景。首先，文章解释了NSGWO如何将灰狼的社会等级制度与多目标优化的非支配排序相结合，通过α、β、δ三个等级的狼来引导种群进化。接着，重点讨论了目标函数的向量化操作、种群更新策略、收敛因子的设计等关键技术点。此外，还提供了46个标准测试函数及其评价指标，如超体积（HV）等。最后，通过天线设计、电机设计等多个工程案例展示NSGWO的实际应用价值。 适合人群：具备一定数学建模和优化理论基础的研究人员、工程师，尤其是从事多目标优化研究和技术开发的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要同时优化多个相互冲突的目标的场景，如天线设计、机械设计等领域。主要目标是帮助用户理解和掌握NSGWO算法的实现原理，并能够将其应用于实际工程项目中。 其他说明：文中不仅提供了详细的代码实现，还分享了许多实用的小技巧，如矩阵运算优化、并行计算加速等。对于希望进一步改进算法的读者，文章还探讨了NSGWO与其他模型（如LSTM）结合的可能性。