基于鲸鱼算法求解多目标优化问题附 MATLAB 代码
多目标优化问题在现实生活和工程领域中具有广泛的应用。为了有效地解决这类问题，许多元启发式优化算法被提出并被广泛研究。其中之一是鲸鱼算法（Whale Algorithm），它是一种模拟鲸鱼觅食行为的优化算法。在本文中，我们将介绍鲸鱼算法的基本原理，并提供用 MATLAB 实现的代码示例。
鲸鱼算法的基本原理是通过模拟鲸鱼觅食的行为来求解多目标优化问题。鲸鱼算法的过程如下：
初始化种群：随机生成一组初始解作为种群。
计算适应度：根据目标函数计算每个个体的适应度值。
更新位置：根据当前位置和适应度值，更新个体的位置。
更新适应度：根据新的位置重新计算个体的适应度值。
更新最优解：根据适应度值更新全局最优解。
判断终止条件：如果满足终止条件，则输出最终结果；否则返回步骤 3。
下面是用 MATLAB 实现鲸鱼算法求解多目标优化问题的示例代码：
% 鲸鱼算法参数设置
MaxIter = 100; % 最大迭代次数
PopSize = 
