In the Multi-Objective Grey Wolf Optimizer (MOGWO), a fixed-sized external archive is integrated to the GWO for saving and retrieving the Pareto optimal solutions. This archive has been employed to define the social hierarchy and simulate the hunting behavior of grey wolves in multi-objective search spaces.
多目标灰狼优化算法(MOGWO)
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NSGA-II多目标优化算法
进化算法里的 NSGA-2,挺适合搞多目标优化的,尤其你不想死磕函数公式的时候,效果还不错。它不需要目标函数规整,像线性、连续、可导啥的,统统不强求,思路灵活,效率也蛮高的。
NSGA-2的思路是群体进化,每一代都是全体优化,目标是搞定一堆解里最优的那一批,也就是 Pareto 前沿。你不需要设定复杂的规则,它自己跑一会儿就能给你一些还挺靠谱的结果。
推荐几个资源,比较全:
NSGA-II 多目标进化算法,基本原理说得比较清楚,想入门的可以看看
多目标进化算法开发资源集,工具代码都有,比较适合动手的朋友
Matlab 实现文件下载,用 Matlab 搞多目标优化的朋友可以直接上手
算法与数据结构
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MOABC多目标优化算法(用于CSFS)
压缩包里的 MATLAB 代码用起来还挺顺的,是搞多目标优化的朋友可以关注一下。MOABC for CSFS.zip基本就是个基于人工蜂群算法(ABC)的优化工具,带有多目标的能力,写得还挺实在的。
多目标优化的难点就在于目标之间互相打架,不好同时满足。MOABC算法的思路借鉴了蜜蜂找花的行为,用工蜂、侦查蜂、蜂巢这套机制,不断探索和筛选解。跑下来稳定性还不错,解的多样性也有保障。
压缩包里头包含一套完整的 MATLAB 函数、脚本,还有一个license.txt使用条款,记得看看,不然用了不该用的就麻烦了。哦对了,如果你是拿来跑复杂系统功能模拟(CSFS)类的问题,也挺合适的。
代码整体风格
Matlab
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MOMVO算法多目标多节优化算法的Matlab开发
本提交提供了多目标优化算法(MOA)的多目标版本(MOMVO)的源代码。此算法是Multi-Verse Optimization Algorithm的多目标衍生版本。主要论文由S. Mirjalili、P. Jangir、SZ Mirjalili、S. Saremi和IN Trivedi撰写,专注于使用多节优化算法解决多目标问题。如果您无法访问该论文,请通过电子邮件ali.mirjalili@gmail.com联系我获取副本。所有源代码和更多优化技术详细信息可以在我的个人网站http://www.alimirjalili.com找到。MVO的Matlab源代码可以在这里下载:https://a
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NSGA-II多目标优化算法中文注释详解
NSGA-II(非支配排序遗传算法第二代)是一种多目标优化算法,其在解决具有多个相互冲突的目标函数的问题方面表现突出。多目标优化问题通常比单目标问题更为复杂,因为其目标是找到一组最优解,即帕累托前沿,而非单一的全局最优解。 NSGA-II的核心思想是模拟生物进化过程,以探索多目标问题的解空间。其关键步骤包括:1. 初始化种群:随机生成一组初始解作为算法的起始种群。 2. 适应度评估:计算每个个体的适应度值。在NSGA-II中,适应度评估基于非支配等级和拥挤距离两个指标。非支配等级用于评价个体在所有解中的相对优劣,而拥挤距离则处理帕累托前沿上的拥挤情况,确保多样性。 3. 选择操作:NSGA-I
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