在复杂系统的设计、决策与优化问题中，常常需要同时兼顾多个相互冲突的目标，多目标粒子群优化（MOPSO）算法应运而生，作为群体智能优化算法家族中的重要成员，它为解决此类棘手难题提供了高效且富有创新性的解决方案。
粒子初始化：在算法起始阶段，根据待优化问题的维度，在可行解空间内随机初始化粒子的位置和速度，这些初始粒子代表了问题的初始潜在解，为后续搜索奠定基础。
适应度评估：针对每个粒子所处的位置（即对应的解），依据预先设定的多个目标函数进行适应度评估。例如，在产品设计中，一个目标可能是成本最低，另一个目标是性能最优，通过计算各粒子在这两个及更多目标上的表现，确定其优劣程度，这里的优劣并非绝对，而是相对其他粒子而言的非劣性判断。
个体最优与群体最优更新：粒子在飞行过程中，对比自身当前位置的适应度与历史最优位置的适应度，若当前位置更优，则更新个体最优；同时，在群体层面，比较所有粒子的适应度，找出群体最优粒子。对于多目标问题，个体最优与群体最优通常采用特殊的存档机制，以保存多个非劣解，而非单一最优解。
速度与位置更新：依据粒子的个体最优、群体最优以及预设的速度更新公式，计算粒子的新速度，进而更新粒子的位置。在这一过程中，为避免粒子陷入局部最优，还会引入随机扰动项或采用自适应策略，调节粒子的探索与开发能力，促使粒子持续向帕累托前沿靠近。
终止条件判断：不断重复上述步骤，直至满足设定的终止条件，如达到最大迭代次数、解集的收敛程度达到要求或计算资源耗尽等，此时得到的粒子解集即为多目标粒子群优化算法的输出结果，这个结果包含了一系列在多个目标上取得较好平衡的解。
全局搜索能力：MOPSO 算法借助粒子群体的协作与信息共享，能够在较大的搜索空间内广泛探索，不易陷入局部最优，相比一些传统的确定性优化算法，更有可能找到全局最优或接近全局最优的解集。
算法简单高效：相较于其他复杂的多目标优化算法，MOPSO 基于直观的粒子运动模拟，原理易于理解，实现相对简单，计算效率较高，不需要复杂的数学推导与求解过程，在实际应用中便于快速部署。
多目标平衡：能够有效地平衡多个相互冲突的目标，通过合理设置目标函数和优化参数，为决策者提供兼顾不同需求的优化方案，适应现实世界中复杂的决策场景。
应用领域
工程设计：在机械设计、电子电路设计、建筑结构设计等领域，面临着成本、性能、可靠性等多个目标的权衡。MOPSO 算法可帮助工程师快速筛选出满足不同要求的设计方案，如在汽车发动机设计中，同时优化燃油效率、动力输出和排放指标。
经济管理：在投资组合优化问题上，投资者需要平衡风险与收益，MOPSO 算法通过考虑不同资产的风险收益特征，为投资者构建最优的投资组合，实现收益最大化的同时将风险控制在可接受范围内。
物流配送：物流企业需要在配送成本、配送时间、客户满意度等多方面寻求平衡。MOPSO 算法可用于规划最优配送路线，确定最佳配送车辆数量和载重分配，提高物流运营效率。
环境科学：在水资源管理、污染物减排等问题上，涉及经济成本、环境效益等多个目标。MOPSO 算法可协助制定合理的政策和方案，实现可持续发展，如优化污水处理厂的运行参数，在降低处理成本的同时确保水质达标。
clear all; clc;
% Multi-objective function
%MultiObjFnc = 'Schaffer';
%MultiObjFnc = 'Kursawe';
MultiObjFnc = 'Poloni';
%MultiObjFnc = 'Viennet2';
%MultiObjFnc = 'Viennet3';
%MultiObjFnc = 'ZDT1';
%MultiObjFnc = 'ZDT2';
%MultiObjFnc = 'ZDT3';
%MultiObjFnc = 'ZDT6';
switch MultiObjFnc
case'Schaffer' % Schaffer
MultiObj.fun = @(x) [x(:).^2, (x(:)-2).^2];
MultiObj.nVar = 1;
MultiObj.var_min = -5;
MultiObj.var_max = 5;
load('Schaffer.mat');
MultiObj.truePF = PF;
case'Kursawe' % Kursawe
MultiObj.fun = @(x) [-10.*(exp(-0.2.*sqrt(x(:,1).^2+x(:,2).^2)) + exp(-0.2.*sqrt(x(:,2).^2+x(:,3).^2))), ...
sum(abs(x).^0.8 + 5.*sin(x.^3),2)];
MultiObj.nVar = 3;
MultiObj.var_min = -5.*ones(1,MultiObj.nVar);
MultiObj.var_max = 5.*ones(1,MultiObj.nVar);
load('Kursawe.mat');
MultiObj.truePF = PF;
case'Poloni' % Poloni's two-objective
A1 = 0.5*sin(1)-2*cos(1)+sin(2)-1.5*cos(2);
A2 = 1.5*sin(1)-cos(1)+2*sin(2)-0.5*cos(2);
B1 = @(x,y) 0.5.*sin(x)-2.*cos(x)+sin(y)-1.5.*cos(y);
B2 = @(x,y) 1.5.*sin(x)-cos(x)+2.*sin(y)-0.5.*cos(y);
f1 = @(x,y) 1+(A1-B1(x,y)).^2+(A2-B2(x,y)).^2;
f2 = @(x,y) (x+3).^2+(y+1).^2;
MultiObj.fun = @(x) [f1(x(:,1),x(:,2)), f2(x(:,1),x(:,2))];
MultiObj.nVar = 2;
MultiObj.var_min = -pi.*ones(1,MultiObj.nVar);
MultiObj.var_max = pi.*ones(1,MultiObj.nVar);
case 'Viennet2' % Viennet2
f1 = @(x,y) 0.5.*(x-2).^2+(1/13).*(y+1).^2+3;
f2 = @(x,y) (1/36).*(x+y-3).^2+(1/8).*(-x+y+2).^2-17;
f3 = @(x,y) (1/175).*(x+2.*y-1).^2+(1/17).*(2.*y-x).^2-13;
MultiObj.fun = @(x) [f1(x(:,1),x(:,2)), f2(x(:,1),x(:,2)), f3(x(:,1),x(:,2))];
MultiObj.nVar = 2;
MultiObj.var_min = [-4, -4];
MultiObj.var_max = [4, 4];
load('Viennet2.mat');
MultiObj.truePF = PF;
case 'Viennet3' % Viennet3
f1 = @(x,y) 0.5.*(x.^2+y.^2)+sin(x.^2+y.^2);
f2 = @(x,y) (1/8).*(3.*x-2.*y+4).^2 + (1/27).*(x-y+1).^2 +15;
f3 = @(x,y) (1./(x.^2+y.^2+1))-1.1.*exp(-(x.^2+y.^2));
MultiObj.fun = @(x) [f1(x(:,1),x(:,2)), f2(x(:,1),x(:,2)), f3(x(:,1),x(:,2))];
MultiObj.nVar = 2;
MultiObj.var_min = [-3, -10];
MultiObj.var_max = [10, 3];
load('Viennet3.mat');
MultiObj.truePF = PF;
case 'ZDT1' % ZDT1 (convex)
g = @(x) 1+9.*sum(x(:,2:end),2)./(size(x,2)-1);
MultiObj.fun = @(x) [x(:,1), g(x).*(1-sqrt(x(:,1)./g(x)))];
MultiObj.nVar = 30;
MultiObj.var_min = zeros(1,MultiObj.nVar);
MultiObj.var_max = ones(1,MultiObj.nVar);
load('ZDT1.mat');
MultiObj.truePF = PF;
case 'ZDT2' % ZDT2 (non-convex)