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在matlab下实现两个经典的多目标优化算法：NSGA-II和MOEA/D。NSGA-II是基于非可支配性排序的一种算法，而MOEA/D为基于分解的一种多目标优化算法，两种都属于基于进化的多目标优化算法（MOEA）。

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书)第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数

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该程序我已测试通过.

循环谱的仿真代码 自己编写的FAM，经运行之后是正确的