多目标Jaya算法（MOJaya）基于SPEA2的进化优化算法

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。

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。

多目标优化里头，NSGA-II 算法还挺经典的，属于进化算法中的老大哥级别。它是在老版 NSGA 的基础上做了不少优化，比如非支配排序快了不少，速度快，代码也不臃肿。精英策略的引入也让好个体不容易被淘汰，结果更稳，收敛也更快。 精英策略的引入挺关键，防止了“好苗子”在迭代中被随机干掉的尴尬。举个例子，如果你在做路径规划、多目标调度这类事儿，这点能帮你节省不少调参时间。 拥挤度比较这块也蛮有意思。以前的 NSGA 要手动设置共享半径，麻烦还容易出锅。NSGA-II 直接上密度排序，你不用再关心那些参数细节，个体分布也更均匀，结果看起来就舒服多了。 资源是打包好的NSGA-II.zip，里面代码结

本资源包含MOEA-dev-matser.zip全套代码，涵盖NAGAII、NSGAIII、MOEAD-DE、MOEA-DRA、MOEAD-M2M、SPEA2-SDE、GrEA、e-MOEA等多种进化算法，并附带中文注释。提供DTLZ、WFG、ZDT、UF、MOP、MOKP等多套数据集，经过验证可直接运行，生成多种评估指标如IGD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

利用多目标算法对冷热电联供型综合能源系统的运行进行优化。

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

本程序使用多目标协同优化算法实现遗传算法，具有出色的收敛性。提供测试算例，供您学习参考。

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