使用matlab编程，分为多个.m文件编写，包括支配关系选择，全局领导者选择，删除多于的非劣解，创建栅格，标准测试函数 Mycost1为ZDT1测试函数 Mycost3有约束条件 套用算法只需要改动Mycost函数与主函数中粒子的取值与维度，即主函数中问题定义处与MOPSO设置处，其余不需要改动

基于Pareto的非支配排序遗传算法II (PESA-II)是一种多目标进化优化算法，它利用了遗传算法的机制以及基于Pareto包络的选择。 PESA-II使用外部存档来存储近似的Pareto解决方案。 基于基于档案成员的地理分布创建的网格，从这个外部档案中选择父类和突变体。 这与在MOPSO(这里)算法中使用的机制非常相似。 实际上，PESA-II是一个多目标遗传算法，它使用网格进行选择，并创建下一代。 该算法以结构化的方式实现，如果你熟悉MATLAB编程语言，你会发现在你的研究项目