【智能优化算法】基于遗传算法求解非线性目标函数最小值问题含Matlab源码.zip

NSGAII算法是一个多目标函数优化算法。多目标函数优化有一种方法是，假如现在有n个目标函数fi,首先将每个目标函数乘以一个适当的参数alfai，再将所有的目标函数加起来，得到一个目标函数。这就将多目标函数转化为单目标函数了。

1.领域：matlab，增强灰狼优化和布谷鸟混合搜索算法算法 2.内容：【含操作视频】增强灰狼优化和布谷鸟混合搜索算法AGWO-CS优化matlab仿真,提供20多个标准目标函数进行测试 3.用处：用于增强灰狼优化和布谷鸟混合搜索算法算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

遗传算法多目标函数优化MATLAB代码遗传基因 本文的仿真源代码。 抽象的 我们解决了认知无线电网络中的功率控制问题，在该网络中，次要用户利用空间频谱机会而不会对主要用户造成不可接受的干扰。 提出了一个优化问题，旨在最大程度地提高次要用户的效用并确保主要和次要用户的QoS。 为了解决功率分配问题，提出了一种遗传算法，并提出了两种适应度函数。 第一个旨在最小化辅助网络的总发射功率消耗。 第二个是多目标函数，面向联合优化次级网络的总容量和发射功率消耗。 结果表明，基于多目标适应度函数的遗传算法辅助功率控制方案的性能接近最佳。 入门 为了运行仿真，您需要Matlab 2015a或更高版本以及与已安装的Matlab版本兼容的C编译器。 在命令行中输入： git clone https://github.com/raikel/GeneticCrn 打开Matlab并将源目录src （及其所有子文件夹）添加到Matlab搜索路径。 在Matlab工作区中，打开目录src\lib\mex并在命令窗口中键入： compile 这将编译所有源mex文件。 要使用默认参数值运行仿真，请在Matlab命令窗

人工神经网络应用于地震反演时可以得到更高分辨率和精度的结果，有着优于传统反演方法的泛化能力和非线性拟合能力。展望了融入物理规律、基于反演目标函数展开的专用地震反演网络。

一般目标函数写法

1.采用鲸鱼算法优化VMD分解层数和惩罚系数的MATLAB代码，目标函数根据样本熵计算。直接运行，可以换数据。 2.核心算法加密，有需要请在CSDN联系作者。

此代码详细的按粒子群算法原理编写，每一步走都能轻松看懂。其中用粒子群算法优化了单目标函数，需要测自己的函数，在原代码上修改就可以了！此代码可以做单元，也可以做多元！

效果不错，值得下载，VMD分解优化参数。

设计一个多目标遗传算法来解决两个目标函数