多目标蚁狮优化算法的 MATLAB 实现

智能算法优化在解决多目标问题方面展现了蚁狮算法的独特效果，附带Matlab代码供详细研究使用。

这份MATLAB代码展示了如何利用粒子群算法解决约束多目标优化问题。代码包含了算法的完整实现，用户可以根据自身需求修改参数和目标函数。

灵感来自长城的算法你见过没？Great Wall Construction Algorithm（简称 GWC）就挺有意思的，它模拟长城建造过程来优化问题，用在多目标优化上还蛮灵的。整个过程像是在“修墙”——你得先选址（也就是挑解），分配“材料”（改参数），再结构优化（改进解）。在 MATLAB 里实现起来也不难，适合搞科研或者数据建模的你。 GWC 的搜索策略挺新颖的，选址、材料分配这些步骤不只是叫好听，实打实地控制了解空间的遍历和局部搜索能力。你可以把它看成是个混合型算法，借了点 遗传算法 和 粒子群优化 的手法，适应度更新也蛮灵活的。如果你做的是非线性、多模态或者高维优化问题，这玩意儿真能

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

随着粒子群算法在约束多目标优化领域的广泛应用，MATLAB成为了研究者们的首选工具。该算法能有效地处理复杂的约束条件，为优化问题提供了一种高效的解决方案。

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

Hype Indicator Exact 在 MATLAB 中是个挺有意思的算法，主要用来多目标优化问题。这个算法基于进化算法，通过一个精确的指标来引导进化过程，找到最佳的帕累托前沿解。嗯，它可以有效那些目标冲突的优化问题，像是你会遇到的资源分配、任务调度这类问题。主要是通过初始化种群、适应度评估、选择、交叉和变异操作，不断迭代，直到算法收敛到最优解。如果你是在 MATLAB 环境中做多目标优化，这个算法的实现方式挺简单，代码也比较直接，给你一个灵活的框架。你可以根据实际需求调整算法的各项参数，比如种群大小、交叉概率和变异概率，甚至利用 MATLAB 的并行计算加速整个过程。简单来说，Hype

这是MO-ASMO的独立版本，基于代理的多目标优化算法。快速入门：请运行ZDT1 / ZDT1_MOASMO.py以开始您的第一次运行。有关MO-ASMO的更多信息，请阅读相关论文。如果您在自己的研究中使用该代码，请引用它。详细信息可参考Gong等人的研究。

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