定义：Prog_M (Fun:string,x0:array,goal:array,weight:array,A:array,B:array,Aeq:array, Beq:array,Lb:array,Ub:array,nlc:string,options):array;
说明：求解多目标规划问题
参数：
Fun : 目标函数，函数名字符串
X0 : 初始值
Goal : 目标中各个分目标的差 ，一维数组和目标个数相同
Weight : 目标中各个分量的在总体中的比重，一维数组和目标个数相同
A : 不等式约束，二维数组
B : 不等式约束，一维数组
Aeq : 等式约束，二维数组
Beq : 等式约束，一维数组
Lb : 下界，一维数组
Ub : 上界，一维数组
Nlc : 非线性约束，约束函数名字符串
Options : 算法参数设置，设置和非线性规划一样

function obj(x);
begin
 f1 :=-3*x[0]-x[1]-5*x[2]+6; //目标1
  f2 :=3*x[0]+4*x[1]+5*x[2]-6; //目标2
  f :=array(f1,f2);
  return f;
end

a := b := array();
goal := array(1,1) ;  //目标约束
wight := array(1,0.5); //目标权重
aeq := array((1,1,1));
beq := array(1);     //线性等式约束
lb := array(0,0,0);ub := array();  //上下界约;

function cons(x);
begin
  c := array();
  c[0] := x[0]^2- x[1]; // x[0]^2<=x[1]; 不等式
  ceq := array();
  ceq[0] := x[0]^2-0.1; // x[0]^2=0.1; 等式约束
  return array(c,ceq);
end

//初始值
x0 := array(1,1,1);
//算法设定：
options := array('tolx':1.0e-6,'tolcon':1.0e-6,'tolfun':1.0e-6);
//分别设置的变量,约束条件,目标函数的迭代精度；不设置采用默认值
prog_M('Prog_M_Demo.obj',x0,goal,wight,a,b,aeq,beq,lb,ub,'Prog_M_Demo.cons',options);
结果：
array("X":(0.3162,0.1,0.5838),"Fval":(2.0325,-1.7325),"AttainFactor":1.0325,"Error_M":4)