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MO-ASMO 的分布式控制器，一种基于代理的多目标优化算法（python）

C-NSGA II（聚类非支配排序遗传算法 II）；CTAEA（约束两个档案进化算法）；GREA（基于网格的进化算法）；具有快速比较的IBEA （基于指标的进化算法）；MOEA/D（基于分解的多目标进化算法）；NAEMO（邻域敏感存档进化多目标优化）；NSGA II（非支配排序遗传算法 II）； NSGA III（非支配排序遗传算法 III）；欧泊索（优化多目标粒子群优化）；具有快速非优势排序的PAES （Pareto Archived Evolution Strategy）；RVEA（参考向量引导进化算法）；SMPSO（速度约束多目标粒子群优化）；SPEA2（强度帕累托进化算法 2）； U-NSGA III（统一非支配排序遗传算法 III）。 C-NSGA II（Colab 演示） CTAEA（Colab 演示） GREA（Colab 演示） IBEA（Colab 演示） MOEA/D（Colab 演示） NAEMO（Colab 演示） NSGA II（Colab 演示） NSGA III（Colab 演示） OMOPSO（Colab 演示） PAES（Colab 演示） RVEA（

首先运行 mainofmain.m Curious-II：一种基于多新奇搜索的子群多/多目标优化算法(matlab)(代码)

里面包含有完整的算法代码，可直接运行；GWO甚至有ZD系列测试函数。亲测有效

基于支配和分解的进化多目标优化算法

动态多目标优化问题（Dynamic Multi-objective Optimization Problems），这类问题的目标函数之间相互矛盾，并且目标函数、约束或者参数都可能随着时间的变化而发生变化．这种随时间不断变化的特性，给解决DMOPs带来了挑战，算法不仅要能够追踪到最优解，同时还要求算法能够快速地对发生的变化做出响应。该资源包含了动态多目标优化的一些基准测试问题，是动态多目标优化的平台，该平台由matlab编程语言构建，对于研究动态多目标优化算法提供了极大的便利，有兴趣的学者可以下载研究。

matab代码基于遗传算法的多目标优化算法

基于多目标优化算法的自动化仓库货位优化模型研究，王海宾，刘霞，货位分配是自动化立体仓库中一个关键问题，如何更好的优化货位使用，更好的为货品入出库服务，从而提高入出库的效率是一个值得研

受闪电和 Lichtenberg 图形启发的受限多目标优化器 多目标 Lichtenberg 算法 (MOLA)(MULTI-OBJECTIVE LICHTENBERG ALGORITHM (MOLA)).zip 佩雷拉，JLJ 等人。多目标 Lichtenberg 算法：用于解决工程问题的基于混合物理的元启发式算法。具有应用程序的专家系统，2021 年。https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.115939