多目标差分进化算法（Matlab代码实现）

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目录

​💥1 概述​

​📚2 运行结果​

​🎉3 参考文献​

​🌈4 Matlab代码实现​

💥1 概述

此算法是在多目标差分优化算法的基础上修改而来。

📚2 运行结果

部分代码：

%% Main call
 function J=CostFunction(X,Dat)if strcmp(Dat.CostProblem,'DTLZ2')
     J=DTLZ2(X,Dat);
 elseif strcmp(Dat.CostProblem,'YourProblem')
     % Here comes the call for a cost function of your own multi objective
     % problem. 
 end%% DTLZ2 Benchmark function. Defined in:
 % K. Deb, L. Tiele, M. Laummans, and E. Zitzler. Scalable test problems 
 % for evolutionary multi-objective optimization. Institut fur Technische 
 % Informatik und Kommunikationsnetze, ETH Zurich, Tech. Rep. TIK-Technical 
 % Report No. 112, Feb. 2001.
 function J=DTLZ2(X,Dat)Xpop=size(X,1);
 Nvar=Dat.NVAR;
 M=Dat.NOBJ;
 K=Nvar+1-M;
 J=ones(Xpop,M);for xpop=1:Xpop
     Gxm=(X(xpop,M:Nvar)-0.5*ones(1,K))*(X(xpop,M:Nvar)-0.5*ones(1,K))';
     Cos=cos(X(xpop,1:M-1)*pi/2);    J(xpop,1)=prod(Cos)*(1+Gxm);
     for nobj=1:M-1
      J(xpop,nobj+1)=(J(xpop,1)/prod(Cos(1,M-nobj:M-1)))...
          *sin(X(xpop,M-nobj)*pi/2);
     end
 end

🎉3 参考文献

[1]Storn, R., Price, K., 1997. Differential evolution: A simple and efficient heuristic for global optimization over continuous spaces. Journal of Global Optimization 11, 341 – 359."

​​🌈​​4 Matlab代码实现