多目标优化

以串行或并行方式求解多目标优化问题

使用目标达到方法求解多目标问题。这种方法的特点是，您为每个目标选择一个要达到的目标值，求解器会尝试找出同时满足所有目标值的点，找不到时，会尝试找出对各目标不满足程度相对均衡的点。此问题的一个重要特例是最小化目标最大值，它有一个特殊的求解器 fminimax。

函数

`fgoalattain`	求解涉及多目标的目标达到问题
`fminimax`	求解 minimax 约束问题

优化	在实时编辑器中优化或求解方程 (自 R2020b 起)

生成并绘制帕累托前沿
说明如何在双目标问题中绘制帕累托前沿的示例。
比较 fminimax 和 fminunc
展示与适用于平滑问题的求解器相比，专用的 fminimax 函数如何能更好地求解 minimax 问题。
Multi-Objective Goal Attainment Optimization
This example shows how to solve a pole-placement problem using multiobjective goal attainment.
Using fminimax with a Simulink Model
Example showing how to minimize the maximum discrepancy in a simulation.
Signal Processing Using fgoalattain
Example showing filter design using multiobjective goal attainment.
minimax 优化
此示例说明如何求解非线性滤波器设计问题。

What Is Parallel Computing in Optimization Toolbox?
Use multiple processors for optimization.
在 Optimization Toolbox 中使用并行计算
并行执行梯度估计。
Improving Performance with Parallel Computing
Investigate factors for speeding optimizations.

Multiobjective Optimization Algorithms
Minimizing multiple objective functions in n dimensions.
Smooth Formulations of Nonsmooth Functions
Reformulate some nonsmooth functions as smooth functions by using auxiliary variables.
优化选项参考
了解优化选项。