多目标进化算法开发资源集

运用反向学习模型的最新多目标进化算法，在优化问题领域取得突破性的进展。

详细探讨了多目标优化领域的关键内容，涵盖了NSGA2、NSGA3、MOEA等重要方法，介绍它们在解决多目标优化问题中的应用和优势。

MOJaya是一种多目标优化算法，结合了SPEA2和Jaya算法的特点。

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

运行main.m来测试MO_Ring_PSO_SCD。您可以查阅论文'2。 CT Yu、BY Qu和JJ Liang*，“使用环形拓扑解决多模态多目标问题的多目标粒子群优化器”，IEEE进化计算汇刊。 （DOI：10.1109 / TEVC.2017.2754271），以获取有关此算法的更多说明。这篇论文也在“MO_Ring_PSO_SCD.zip”文件中。如果您有任何问题，请联系我（zzuyuecaitong@163.com）。

Matlab多目标优化代码CPDEA版本所有权归刘一平所有。介绍了在进化多模态多目标优化中处理决策空间中收敛和多样性不平衡的问题。研究提出了不平衡距离最小化问题（IDMP）并使用收敛惩罚密度进化算法（CPDEA）。该算法平衡决策空间中的收敛性和多样性。发表于IEEE进化计算汇刊2020年，第24卷第3期，第551-565页。如有疑问，请联系。

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Matlab开发的多目标电子对抗算法解决多目标优化问题，特别是在水循环算法方面。该算法通过电子对抗技术，在多个目标之间实现平衡与优化。

重要提示：此工具箱是作为我博士研究的一部分开发的（2014年完成）。我决定保留此版本以供比较使用，不再进行更新。我建议您查看我们最新研究进展的算法扩展版本，该版本引入了新的机制和功能，根据我们在该领域的研究进展进行了更新：https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/65145