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。
多目标黏菌算法MOSMA 一种基于Slime Mold的多目标优化方法-matlab开发
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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
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