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。

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。

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。

整合了工程项目、简历模板、Struts 框架学习资料和 Oracle 数据库相关资源，助力 Java Web 开发学习与实践。

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MOSMA的性能，本研究考虑了41个不同的案例研究。

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。

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

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