运用MATLAB遗传算法工具箱求解非线性多目标优化问题，烦请高人指点！

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将下属两个目标函数分别保存在两个m文件中 function f1=func1(x) %第一目标函数 f1=x(:,1).*x(:,1)./4+x(:,2).*x(:,2)./4; function f2=func2(x) %第二目标函数 f2=x(:,1).*(1-x(:,2))+10; function GA() clear;clc;close all NIND=100; %个体数目 MAXGEN=50; %最大遗传代数 NVAR=2; %变量个数 PRECI=20; %变量的二进制位数 GGAP=0.9; %代沟 trace1=[];trace2=[];trace3=[]; %性能跟踪 %建立区域描述器 % rep([PRECI],[1,NVAR]) FieldD=[rep([PRECI],[1,NVAR]);rep([1;2],[1,NVAR]);rep([1;0;1;1],[1,NVAR])]; Chrom=crtbp(NIND,NVAR*PRECI); %初始种群 v=bs2rv(Chrom,FieldD) ; %初始种群十进制转换 gen=1; while gen<MAXGEN, [NIND,N]=size(Chrom); M=fix(NIND/2); ObjV1=func1(v(1:M,:)); %分组后第一目标函数值 FitnV1=ranking(ObjV1); %分配适应度值 SelCh1=select('sus',Chrom(1:M,:),FitnV1,GGAP); %选择 ObjV2=func2(v(M+1:NIND,:)); %分组后第二目标函数值 FitnV2=ranking(ObjV2); %分配适应度值 SelCh2=select('sus',Chrom(M+1:NIND,:),FitnV2,GGAP); %选择 SelCh=[SelCh1;SelCh2]; %合并 SelCh=recombin('xovsp',SelCh,0.7); %重组 Chrom=mut(SelCh); %变异 v=bs2rv(Chrom,FieldD); trace1(gen,1)=min(func1(v)); trace1(gen,2)=sum(func1(v))/length(func1(v)); trace2(gen,1)=min(func2(v)); trace2(gen,2)=sum(func2(v))/length(func2(v)); trace3(gen,1)=min(func1(v)+func2(v)); trace3(gen,2)=sum(func1(v))/length(func1(v))+sum(func2(v))/length(func2(v)); gen=gen+1; end figure(1);clf; plot(trace1(:,1));hold on;plot(trace1(:,2),'-.'); plot(trace1(:,1),'.');plot(trace1(:,2),'.');grid on; legend('解的变化','种群均值的变化') xlabel('迭代次数');ylabel('目标函数值'); figure(2);clf; plot(trace2(:,1));hold on; plot(trace2(:,2),'-.'); plot(trace2(:,1),'.'); plot(trace2(:,2),'.');grid; legend('解的变化','种群均值的变化'); xlabel('迭代次数');ylabel('目标函数值'); figure(3);clf; plot(trace3(:,1));hold on; plot(trace3(:,2),'-.'); plot(trace3(:,1),'.'); plot(trace3(:,2),'.');grid; legend('解的变化','种群均值的变化'); xlabel('迭代次数');ylabel('目标函数值'); figure(4);clf;plot(func1(v));hold on; plot(func2(v),'r-.');grid;