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基于matlab的多目標遺傳算法的無人機航路規劃。在三維航路中進行航路代價估計，綜合考慮路徑長度、隱蔽性、危險度，規劃出最優路徑。輸出3D規劃路徑。程序已調通，可直接運行。

基于matlab的布谷鳥（COA）多目標優化算法，以 滿意度、成本、時間、質量為目標的多目標優化求解代碼。程序已調通，可直接運行。

2.1　鋰電池均衡指標的多目標優化 采用NSGA-II遺傳算法進行多目標優化，NSGA-II算法可有效解決多目標問題，克服了理想點法、 ε-約束法先決策后搜索的求解模式導致的多目標優化問題本身物理意義被破壞的困難，該算法可形成多個可行解(即Pareto解集)，有利于決策者根據不同偏好進行決策。

在本推文中介紹四類常用參數自動標定方案，分別是單純形方案，粒子群方案，遺傳算法方案，以及貝葉斯優化ego方案。單純形方案實現最簡單，適用于少參數，更窄的初始區間粒子群方案，遺傳算法方案適用于多參數更大的空間適合全局搜索ego方案相比于其余三類方案的優勢體現為EGO使用代理模型（如高斯過程回歸）來預測目標函數，極大減少了實際函數評估次數。

[2] 李雷，趙柏森.基于人工神經網絡和遺傳算法的封頭成形工藝參數多目標優化[J].鍛壓技術，2021,46(05):39-45.[3] 王泌寶.汽車B柱加強板熱沖壓工藝的遺傳算法多目標優化[J].鍛壓技術，2021,46(05):46-52.[4] 雷艷惠，趙芳霞.基于神經網絡的鋁合金機械圓盤沖鍛工藝優化[J].熱加工工藝，2021,50(05):102-105.

遺傳算法是一種搜索最優方案的算法，本文利用遺傳算法，實現電機的多參數優化電機電磁振動噪聲。2 基于MANATEE的電機電磁振動噪聲優化MANATEE所用遺傳算法為：NSGA2改進型遺傳算法。

源碼如下： %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %功能：遺傳模擬優化初始聚類中心示例 %環境：Win7，Matlab2015b %Modi: C.S %時間：2022-07-09 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %% 清空環境 clc clear all close

優化效果如下圖示：在使用遺傳算法進行22次的嘗試過程中，遺傳算法給出的參數以及對應目標函數的值為可以看到參數均落在了給定的初始區間中，隨機迭代次數的增加，對應的目標函數逐漸下降。