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基于遗传算法的动态多目标优化前沿分析系统-MATLAB实现

本项目在MATLAB环境下实现了基于NSGA-II算法的高效多目标优化求解框架。支持用户自定义目标函数与约束条件，实时可视化Pareto前沿演化过程，并提供种群分布与收敛性分析工具，同时支持优化结果的数据导出与深度分析。

本项目实现了一个基于NSGA-II算法的动态多目标优化前沿分析系统。系统能够求解多目标优化问题，实时展示Pareto前沿的演化过程，并提供全面的可视化分析工具。通过动态图形更新技术，用户可以直观观察种群分布和算法收敛性，适用于科学研究、工程优化等领域的多目标决策分析。

主程序文件整合了完整的算法流程控制功能，包括问题参数初始化、NSGA-II算法执行、实时可视化更新、结果数据输出和统计指标计算等核心模块。该文件实现了从问题定义到结果分析的全流程自动化处理，确保用户可通过简单配置完成复杂的多目标优化分析任务。