幫助，Matlab的帕累託解決方案集

c=[20019894805 200210597876 2003121110898]; b=[200199988510 20021131018712 20031201158015]; a(1,:,=c;a(2,:,=b;作為提示，上述函式可以很容易地用平均求和查詢函式實現：sum（sum（））find（max（））可以巢狀

幫助，matlab帕累託函式繪製，小值的柱形圖無法顯示 2011-05-15 11：23 低調瘋魚 |分類：數學我是初學者，請給我很多建議**我用以下[i，j]=size....

c=[20019894805 200210597876 2003121110898]; b=[200199988510 20021131018712 20031201158015]; a(1,:,=c;a(2,:,=b;作為提示，上述函式可以很容易地用平均求和查詢函式實現：sum（sum（））find（max（））可以巢狀

[x,fval,attainfactor] =fgoalattain(fun,x0,goal,weight,a,b,aeq,beq,lb,ub,nonlcon)

X：最優解。

FVAL：每個目標函式的最優值。

attainfactor：超過或未達到目標的 fun：objective 函式的數量，並且由於是多目標函式，因此這是乙個向量 x0，即自變數的初始值。

goal：目標是向量。

weight：每個目標的權重。

以下三個與線性優化相同。

ax<=b

aeq*x=beq

lbnonlcon 與非線性約束函式 fmincon 相同！

你有沒有這個程式執行了40個小時，那麼長，如果是這樣的話，你的寫作有問題，我以前見過有人寫的程式，不到一分鐘就出來了，它是四個目標函式。

您好，GA在應用、演算法設計、基礎理論等方面都取得了長足的進步，也被廣泛應用。 本文通過對基礎遺傳演算法及其在多目標優化問題中的實現的研究，開展了遺傳演算法領域的研究，並驗證了該程式。 在多目標優化問題的研究中，所採用的一些方法在一些算例中獲得了較好的帕累託解集。

遺傳演算法作為求解全域性優化問題的有力工具之一，應用廣泛，主要應用於以下領域：

1）基於遺傳演算法的Geneticbase機器學習這種新的學習機制為解決人工智慧中知識獲取和知識優化提煉的瓶頸問題帶來了希望。

2）遺傳演算法與其他計算智慧型方法的相互滲透和結合。

3）並行處理遺傳演算法的研究非常活躍。這項研究不僅對遺傳演算法本身的發展具有重要意義，而且對新一代智慧型計算機體系結構的研究也具有重要意義。 （4）遺傳演算法在資料探勘領域的應用。

統計人員的離職率，用帕累托比表示，計算得出：帕累托比與就業率相同！

在程式末尾新增一句話：

axis([0 13 0 100]);

此 Web 鏈結已鏈結。

可以產生這樣的結果。

你有資料嗎？ 我可以給你寫乙個程式來繪製帕累託圖形。 或者，如果您有任何問題，可以談談。 請新增乙個問題。