围绕大型齿轮传动装置设计的多目标优化设计,介绍在机械工业设计中应用最多的MATLAB;利用MATLAB对二级斜齿圆柱齿轮进行体积、质量、平稳可靠性等目标进行优化设计;通过工程实例验证多目标优化的效果。

NSGA-Ⅱ是最流行的多目标遗传算法之一，它降低了非劣排序遗传算法的复杂性，具有运行速度快，解集的收敛性好的优点，成为其他多目标优化算法性能的基准。NSGA-Ⅱ就是在第一代非支配排序遗传算法的基础上改进而来，其改进主要是针对如上所述的三个方面： ①提出了快速非支配排序算法，一方面降低了计算的复杂度，另一方面它将父代种群跟子代种群进行合并，使得下一代的种群从双倍的空间中进行选取，从而保留了最为优秀的所有个体； ②引进精英策略，保证某些优良的种群个体在进化过程中不会被丢弃，从而提高了优化结果的精度； ③采用拥挤度和拥挤度比较算子，不但克服了NSGA中需要人为指定共享参数的缺陷，而且将其作为种群中个体间的比较标准，使得准Pareto域中的个体能均匀地扩展到整个Pareto域，保证了种群的多样性。

matlab多目标优化代码CPDEA 版权所有刘一平 这些是“Yiping Liu、Hisao Ishibuchi、Gary G. Yen、Yusuke Nojima 和 Naoki Masuyama，处理不平衡”中提出的不平衡距离最小化问题 (IDMP) 和使用收敛惩罚密度方法 (CPDEA) 的进化算法的代码进化多模态多目标优化决策空间中的收敛性和多样性之间，IEEE 进化计算汇刊，2020 年，24(3)，第 551-565 页，“。 代码使用发表于“Ye Tian 等人，PlatEMO: A MATLAB Platform for Evolutionary Multi-Objective Optimization, IEEE Computational Intelligence Magazine, 2017, 12(4): 73-87”。 如果您有任何问题，请联系。

该工具集包含以下文件： 1) NNCparam.m 生成运行 NNC 优化算法所需的参数。 2) NNC.m 运行优化算法。 此代码为 2 和 3 个目标实现了 NNC 算法，如下所述： A. Messac，A。Ismail-Yahaya和CA Mattson。 归一化的正常生成帕累托边界结构的约束方法和多学科优化第 25 卷，第 2 期（2003 年），86-98。 3) OPTroutine.m 实现 NNC 算法的优化例程。 4）CostFuntion.m 要优化的成本函数

改进的粒子群算法和归一化罚分法求解多目标优化问题

用于多目标优化问题的改进的MOEA / D设计

多目标优化总结

多目标优化系列SPEA2原代码(matlab)

【优化求解】人工鱼群求解多目标优化问题matlab源码.md

为了利用ROC曲线下的面积(AUC),更好地评价多类SVM学习效果,提出了MOSMAUC(multi-objective optimizes multiclass SVM based on AUC)算法。该算法采用AUC作为评价标准,利用多目标优化算法作为SVM参数的优化方法,避免优化对象的AUC值过低问题,因为在多类分类学习中任何一个两类分类的AUC值太低,都会影响整体学习的效果。实验结果表明,提出的优化方法改进了算法的学习能力,取得了较好的学习效果。