0.288
 
4
 
40
 
0.08
 
1.0
 
10
 
123.0
 
0.348
 
5
 
60
 
0.02
 
0.25
 
8
 
99.3
 
0.252
 
6
 
60
 
0.04
 
0.5
 
10
 
134.0
 
0.302
 
7
 
60
 
0.06
 
1.0
 
4
 
139.7
 
0.238
 
8
 
60
 
0.08
 
0.75
 
6
 
130.4
 
0.276
 
9
 
80
 
0.02
 
0.75
 
10
 
255.8
 
0.298
 
10
 
80
 
0.04
 
1.0
 
8
 
255.8
 
0.288
 
11
 
80
 
0.06
 
0.25
 
6
 
110.4
 
0.259
 
12
 
80
 
0.08
 
0.5
 
4
 
140.8
 
0.258
 
13
 
100
 
0.02
 
1.0
 
6
 
314.2
 
0.240
 
14
 
100
 
0.04
 
0.75
 
4
 
233.4
 
0.239
 
15
 
100
 
0.06
 
0.5
 
10
 
278.6
 
0.330
 
16
 
100
 
0.08
 
0.25
 
8
 
144.7
 
0.328
 
说明：
 
1.
 
建立切削力和表面粗糙度模型
 
如：
 
3.19
 
0.0836
 
0.825
 
0.564
 
0.454
 
10
 
c
 
e
 
p
 
z
 
F
 
v
 
f
 
a
 
a
 

 

 
(
 
1
 
)
 
a
 
R
 

 
此模型你们来拟合(上面有实验数据，剩下的两个方程已经是我帮你们拟合好的了)
 
(
 
2
 
)
 
𝑅
 
𝑎
 
=
 
10
 
−
 
0.92146
 
𝑣
 
𝑐
 
0.14365
 
𝑓
 
𝑧
 
0.16065
 
𝑎
 
𝑒
 
0.047691
 
𝑎
 
𝑝
 
0.38457
 
1000
 
2
 
/
 
c
 
z
 
p
 
e
 
Q
 
v
 
f
 
a
 
a
 
D
 

 

 

 

 

 

 

 
(
 
3
 
)
 
变量
 
约束范围：
 
40
 
100
 
0.02
 
0.08
 
0.25
 
1.0
 
2
 
10
 
c
 
z
 
e
 
p
 
v
 
f
 
a
 
a
 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 
公式(
 
1
 
)和(
 
2
 
)值越小越好，公式(
 
3
 
)值越大越好。
 
π
 
=3.14
 
D=8
 
2.
 
请将多目标优化操作过程录像(同时考虑三个方程，优化出最优的自变量数值)
 
，方便我
 
后续进行修改；
 
将能保存的所有图片及源文件发给我；
 
将最优解多组发给我，
 
类似于下图
 
(黄
 
色部分为达到的要求)

多目标算法在改进的时候，需要通过测试函数来对算法的性能进行测试。
 测试函数需要能够反映或包含多目标优化问题的基本特性，如连续的或非连续的、可导或不可导的、凸的或凹的、单峰的或多峰的、欺骗问题或非欺骗问题等。被广泛采用的基准多目标测试函数有MOP1-MOP7、带偏约束的MOP-C–MOP-C5、ZDT1-ZDT5MOPC5、ZDTI-ZDT6，和DILZ1~DmLZ7等。
 本文小结一下在多目标算法评价中广泛使用DZT测试函数
 
1，DZT函数概念及特点
 Zitzler等于2000年提出了ZDT测试函数集，目前使用最为广泛的一组多目标测试函数集。包括DZT1-DZT6的6个不同形式的测试函数。
 函数特点：
 1）均有2个目标函数，f1(xi),f2(xi)，且 Pareto最优前沿的形状和位置已知，绘制图形易于理解。
 2）决策变量的个数是任意可变的，灵活度较高。
 
2，DZT函数表达式
 下表给出了DZT函数级的表达式、变量的维数以及取值范围。
 
 3，DZT1函数matlab代码
 以DZT1函数为例，用matlab编写DZT1函数，代码如下。其他函数可以参考对应关系式编程。
 
function z=ZDT(x)
    n=numel(x);		%决策变量（设计变量）数量
    f1=x(1);
    g=1+9/(n-1)*sum(x(2:end));
    h=1-sqrt(f1/g);
    f2=g*h;
    z=[f1 f2];		%返回，两个目标函数值
end
 
完
 
参考文献：章恩泽.多目标粒子群优化算法及其应用研究[D].南京理工大学.2016

 
matlab非线性规划fmincon函数中目标函数参数传递问题,
 
使用匿名函数句柄就可以了fmincon需要的函数fun只有一个输入参数fun(x)而你的函数需要多一个能改变的变量那么形式变成myfun(p,x)p就是你要传递的参数,x还是原来的输入当然首先,你得写
 
lingo 目标函数的代码编写
 
max=@sum(routes(i,j):q(j)*x(i,j)+p(i)*x(i,j)-c(i,j)*x(i,j));
 
MATLAB中fmincon函数用的什么算法
 
SQP算法这是从matlab帮助文档中找到的信息Active-SetOptimizationIfequalityconstraintsarepresentanddependentequalitiesa
 
关于matlab最优化中fmincon函数
 
nonlinearconstraintfunction(非线性约束辅助函数)改成function[c,ceq]=opt115(x)c(1)=-x(1);c(2)=-x(2);c(3)=-x(3);c(
 
matlab中fmincon函数中不含等号的边界值怎么设置?
 
这个问题看似简单,但要想真正解决,可能从理论上存在很大的问题.如果英语阅读能力过得去,建议看一下MathWorks官网上的一个讨论：www.mathworks.com/matlabcentral/ne
 
关于matlab里fmincon函数的问题
 
一定要使用matlab吗?我使用mathematica计算了一下,由于mathematica中x(1)+4500x(2)+3375x(3)=4570条件报错,所以我修改了一下条件,近似采用x(1)+4
 
关于MATLAB的fmincon函数
 
你可以查一下牛顿迭代的相关内容,如果我没记错的话,medium-scale是基于牛顿迭代来做的.
 
matlab fmincon函数用法
 
你的代码中调用fmincon函数中@total1不应该是@myfun目标函数吗,后面的那个@total1应该是@mycon为非线性约束functionf=myfun(x)f=0.192457*1e-4
 
matlab中的fmincon函数怎么用?
 
x=.;%x是存放原来已知xi的行向量也就是x=[x1x2x3.xn]Ex=.;%Ex是个标量是期望值fun=@(p)sum(p.*log(x));%这目标函数的相反数,因为求最大就是相反数的最小Ae
 
求matlab中fmincon函数格式的中文解释?
 
优化工具箱提供fmincon函数用于对有约束优化问题进行求解,其语法格式如下：x=fmincon(fun,x0,A,b)x=fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq)x=fmincon(f
 
matlab中fmincon函数求最小值,X定义域的问题,
 
用if呗在小于等于0或者0.(自己定义了)的时候等于0.大于等于0的时候等于1,不久可以了.
 
新手求教matlab fmincon函数的问题 等待中.
 
[x,fval]=fmincon(@myfirstfun,x0,[],[],[],[],[0;0],[90;90])%这句写错了,改一下就好了
 
MATLAB中的fmincon函数
 
可以把'10000/(x(1).'这个写成如下形式：w=[100000,w(2),...,w(n)];fori=1:length(w)y=@(x)w(i)/(x(1)*0.971/33.5.;[x,f
 
matlab 函数 fmincon求解非线性规划,
 
主要问题：1、关于Trust-region-reflective算法的警告该类方法不适用于存在非线性约束的情况,所以用警告的方式提示你使用别的方法.如果不介意看到警告信息,直接忽略无妨；如果不想看到警
 
matlab fmincon函数中的迭代初值怎么确定
 
1、任意值,可能得不到理想的结果；2、经验值,结合各种条件自己的一个猜测值.比较贴近自己的理想结果.3、通过一定的方法确定初值.例如一些智能算法,像启发式算法,本身能够找到较为理想的结果,但是相对一些
 
Matlab fmincon 目标函数问题
 
你可以定义functionf=myconj(A,x)f=A*x;给A赋你需要的值x=fmincon(@(x)myconj(A,x),x0,.
 
一个关于matlab中fmincon函数优化的问题,困扰中
 
其实很简单,你把最后一句未尾的分号去掉就行了,即X0=[22];A=[10.1;-0.1-1];B=[4;-2];Aeq=[];Beq=[];LB=[];UB=[];NONLCON=[];option

 
《多目标优化实例和matlab程序》由会员分享，可在线阅读，更多相关《多目标优化实例和matlab程序(2页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。
 
1、NSGA-II 算法实例目前的多目标优化算法有很多, Kalyanmoy Deb的带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-II) 无疑是其中应用最为广泛也是最为成功的一种。本文用的算法是MATLAB自带的函数gamultiobj，该函数是基于NSGA-II改进的一种多目标优化算法。一、 数值例子多目标优化问题二、 Matlab文件1 适应值函数m文件：function y=f(x)y(1)=x(1)4-10*x(1)2+x(1)*x(2)+x(2)4-x(1)2*x(2)2;y(2)=x(2)4-x(1)2*x(2)2+x(1)4+x(1)*x(2);2 调用gamultiobj函数，及。
 
2、参数设置：clearclcfitnessfcn=f; %适应度函数句柄nvars=2; %变量个数lb=-5,-5; %下限ub=5,5; %上限A=;b=; %线性不等式约束Aeq=;beq=; %线性等式约束options=gaoptimset(paretoFraction,0.3,populationsize,100,generations,200,stallGenLimit,200,TolFun,1e-100,PlotFcns,gaplotpareto);% 最优个体系数paretoFraction为0.3；种群大小populationsize为100，最大进化代数generations为200，% 停止代数stallGenLimit为200， 适应度函数偏差TolFun设为1e-100，函数gaplotpareto：绘制Pareto前端x,fval=gamultiobj(fitnessfcn,nvars,A,b,Aeq,beq,lb,ub,options)3. 计算结果图1. 实例1对应的Pareto前沿图从图1可以看出Pareto前分布较均匀，多样性较好。