多目标轴承

在Matlab开发中，通过粒子过滤器实现多目标轴承的在线跟踪。演示展示了粒子滤波技术在BO跟踪中的应用。

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。

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。

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。

介绍了多目标滑模模型算法（MOSMA），这是最近开发的滑模模型算法（SMA）的一种变体，专门用于解决行业中的多目标优化问题。近年来，优化社区提出了多种元启发式和进化优化技术，用于处理这些优化问题。在评估多目标优化（MOO）问题时，这些方法通常会面临解决方案质量低下的问题，而非准确估计帕累托最优解和所有目标函数的分布。SMA方法基于实验室对黏菌振荡行为的观察而来，显示出强大的性能，通过结合最佳食物路径设计。MOSMA算法采用SMA机制进行收敛，并结合精英非支配排序方法来估计帕累托最优解。此外，MOSMA保留了多目标公式，并利用拥挤距离算子来确保所有目标的最佳解决方案覆盖范围扩展。为了验证MOSM

该压缩包包含多个.matlab文件，涵盖支配关系选择、全局领导者选择、非劣解删除、栅格创建及标准测试函数ZDT。

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。

多目标粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，解决复杂的多目标优化问题。它结合了粒子群算法的搜索机制和多目标优化的需求，通过不断演化的粒子群群体，寻找出多个最优解集合。该算法通常用于解决包括测试函数在内的多种优化问题。

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）。

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。