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鸭嘴兽 什么是鸭嘴兽？ Platypus是Python中的演化计算框架，重点是多目标演化算法（MOEA）。 它通过提供用于多目标优化的优化算法和分析工具，与现有的优化库（包括PyGMO，Inspyred，DEAP和Scipy）不同。 它目前支持NSGA-II，NSGA-III，MOEA / D，IBEA，Epsilon-MOEA，SPEA2，GDE3，OMOPSO，SMPSO和Epsilon-NSGA-II。 有关更多信息，请参见我们的或我们的。 例 例如，在鸭嘴兽中使用单个实值决策变量优化一个简单的双目标问题可以通过以下方式完成： from platypus import NSGAII , Problem , Real def schaffer ( x ): return [ x [ 0 ] ** 2 , ( x [ 0 ] - 2 ) ** 2 ] problem = Problem ( 1 , 2 ) problem . types [:] = Real ( - 10 , 10 ) problem . function =

为了提高多目标优化算法解集的分布性和收敛性,提出一种基于分解和差分进化的多目标粒子群优化算法(dMOPSO-DE).该算法通过提出方向角产生一组均匀的方向向量,确保粒子分布的均匀性;引入隐式精英保持策略和差分进化修正机制选择全局最优粒子,避免种群陷入局部最优Pareto前沿;采用粒子重置策略保证群体的多样性.与非支配排序(NSGA-II)算法、多目标粒子群优化(MOPSO)算法、分解多目标粒子群优化(dMOPSO)算法和分解多目标进化-差分进化(MOEA/D-DE)算法进行比较,实验结果表明,所提出算法在求解多目标优化问题时具有良好的收敛性和多样性.

为了有效解决动态多目标优化问题,文中提出了一种新的基于预测策略的动态多目标免疫优化算法.该算法首先采用相似性检测算子较好地检测到环境的变化.同时利用前几个时刻的最优非支配抗体解集建立新的预测模型来预测产生新时刻的初始抗体种群,进一步提高了算法对环境变化的反应能力.此外,通过引入基于两种不同的父代个体选择策略而改进的差分交叉算子来加快算法的收敛速度.文中采用几个典型的标准测试问题验证算法的有效性,实验结果表明,提出的相似性检测算子的预测模型可以提高算法的跟踪能力,而改进的差分交叉算子能够提高算法的收敛性能.

基于MATLAB的多目标优化算法平台，内涵多种遗传算法和进化算法，图形界面，算法齐全并且最新的。

借助生物免疫系统的机理和约束控制的概念，本文提出一种求解动态多目标多模态约束优化的免疫优化方法。这种方法主要由环境检测、群体初始化和免疫进化三个模块构成。第一个模块是受到免疫监视的机理的启发而获得，其用于检测环境是否发生变化和确定环境的类型；第二个模块依据检测结果产生初始群体；第三个模块沿着不同方向进化两个子群。实验结果表明该方法能有效发现各环境的全局Pareto面。

Kriging多目标优化工具箱

二维遗传算法matlab代码 multi-objective-optimization-NSGA2 multi-objective optimization NSGA2 A_SGA_QGA_master_0610 A_SGA_TSP A_SGA_with_quantum_0620文件夹 （5）QGA.py 原始的量子遗传算法； （6）QGA_numpy.py 经Numpy改造的量子遗传算法； （7）QGA_numpy_elite.py 经Numpy改造，并加入elite机制的量子遗传算法； （8）QGA_numpy_elite_comprason.py 经Numpy改造，并加入elite机制的量子遗传算法与普通遗传算法的对比； B_MOO_MOEAD0709 参考代码； B_MOO_NSGA2_0710 这是晓风提供的代码，根据MoeaPlat的MATLAB代码改写的Python，这个代码存在问题是运行效率慢。 B_MOO_NSGA2_0817未完成改造 无效代码 B_MOO_NSGA3_0810_PS PS-MOOPS-SL求解，行路径规划，初始化等相关的代码； 基于老的数据结构的方

约束多目标优化问题中约束处理方法综述,遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是模仿自然界生物进化机制发展起来的全局搜索优化方法，它在迭代过程中使用适者生存的原则，采用交叉、变异等操作使得种群朝着最优的方向进化，最终获得最优解。