智能算法优化基于蚁狮算法解决多目标问题（含Matlab代码）

本资源包含针对多目标蚁狮优化算法 (MOALO) 的 MATLAB 代码实现，可用于解决具有多个目标函数的优化问题。代码经过全面测试，确保在 MATLAB 2019b 及更高版本中可以正常运行。代码结构清晰，易于理解和使用。

【智慧算法优化】烟花算法在解决单目标优化问题方面的Matlab源代码下载。随着技术的进步，烟花算法在优化问题中展现出越来越大的潜力。

【优化解决方案】基于金鹰算法GEO解决多目标优化问题matlab源码.zip

《MATLAB 智能算法-温正-配书代码》是温正写书时顺手整理的一套代码资源，适合你边学边跑代码。整个压缩包里塞满了智能算法的 MATLAB 实现，像遗传算法、粒子群优化、模拟退火这些都能找到，而且代码结构还挺清晰，适合拿来直接改。 遗传算法的代码用来搞旅行商问题（TSP）挺合适，适配各种约束，自己加几个打印语句调试也不麻烦。要是做调度优化，用这套代码也能起步。 粒子群优化（PSO）那部分我觉得写得还不错，基本流程都有，速度更新、位置更新、最优解记录，没省略。想调参数？直接改变量值就行，响应也快。 讲到模拟退火，代码里温度控制逻辑还挺明晰，退火曲线也能自己设定。像做函数优化、组合优化问题，用这

随着多目标优化问题的增加，蝗虫算法（MOGOA）在Matlab中的应用变得越来越重要。这篇文章提供了基于蝗虫算法的多目标优化问题的Matlab源码下载，帮助研究人员快速应用和测试。

包含智能优化算法中蚁群算法的应用，针对多中心带时间窗的车辆路径问题进行解决的Matlab仿真代码，适用于科研人员在路径规划等多个领域的应用。代码涵盖了神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理和无人机技术，具备广泛的科研实验价值。

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

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

神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多个领域的Matlab仿真代码涵盖在内