【NO优化算法】附赠MATLAB代码及案例数据

非垄断搜索（Nondominated Sorting Algorithm）是多目标优化问题中的一种算法，用于找到一组解的Pareto前沿，这些解在多目标优化问题中是最优的，因为它们在所有目标之间取得了最佳的平衡。该资源附带了一个Matlab项目，适用于Matlab 2014、2019a和2021a版本，包括完整的源代码文件和案例数据，可以直接运行以进行示例测试。 该Matlab代码项目的主要特点包括： 1. 参数化编程：项目中的算法设计使得参数可以方便地进行更改。用户可以根据自己的具体需求调整算法的参数，如种群大小、迭代次数、交叉概率、变异概率等，从而更好地控制优化过程。 2. 代码清晰的编程思路：代码注释详细，逻辑清晰，易于阅读和理解。这对于初学者来说是一个很好的学习材料，可以快速掌握非垄断搜索算法的编程实现。 3. 案例数据：项目中提供了可以直接运行的案例数据，这对于检验算法的正确性和效果非常有帮助。 4. 应用广泛：该项目适用于计算机科学、电子信息工程、数学等相关专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计等教学和研究活动。非垄断搜索算法因其高效性和适用性，已成为解决多目标优化问题的重要工具。 提供的文件列表中，主要文件的功能和用途如下： - Get_F.m：此文件可能用于获取或计算适应度函数的值，适应度函数是衡量种群中个体优劣的标准。 - Get_Functions_details.m：此文件可能包含关于不同优化函数的详细信息，如函数的定义域、值域、特性等。 - NO.m：核心文件之一，应该是非垄断搜索算法的主体实现代码。 - func_plot.m：用于绘制函数图像或优化过程中的可视化结果，有助于直观理解算法的运行情况和结果。 - main.m：主函数文件，负责整个优化流程的调用和执行，是开始运行整个程序的入口。 - Initialization.m：初始化文件，用于初始化算法中需要的变量和参数，如种群、参数范围等。 - 1.png、2.png、3.png、5.png：这些是项目中可能用到的图表文件，用于展示算法的中间结果或最终优化结果的可视化。 对于专业学生来说，通过实践这个非垄断搜索优化算法项目，可以深入了解多目标优化问题的解决方法，掌握智能算法的设计与实现，并通过实际案例加深对理论知识的理解。"