C++实现的多目标进化算法库，包括常见较为经典的MOEA算法，如NSGA，NPGA，SPEA等算法。

数学建模源码集锦-基于遗传算法的多目标优化算法应用实例

遗传算法求解多目标问题，其中将多目标问题转化为加权的单目标问题

PlatEMO平台是由课题组田野师兄进行开发的，里面包含了众多经典多目标优化算法的matlab代码，需要的自行下载(仅仅限粉丝下载)

PPS的源代码，A Population Prediction Strategy for Evolutionary Dynamic Multiobjective Optimization

多目标粒子群算法是一种十分有效的多目标寻优算法，关键是gbest和pbest的更新机制问题，希望能给大家带来帮助。

基于PlatEMO2.8版本的基础上，田野老师已经更新了最新版本，PlatEMO3.0,也增加了许多新功能，同时也有中英文用户手册，需要的可自行下载。

1. 添加了20多个单目标进化算法和100多个单目标测试问题。平台目前含有150个算法和339个测试问题，涉及单目标优化、多目标优化、超多目标优化、组合优化、大规模优化、约束优化、多模态优化、昂贵优化、稀疏优化和偏好优化，测试问题包含机器学习、数据挖掘、网络科学、信号处理、调度、经济和工程中的实际问题。 2. 全新开发的整体框架和图形界面，带有更多的模块及更强大的功能； 3. 基于标签的过滤系统，使用户可以准确地选择针对不同类型问题的算法； 4. 更加方便的问题定义方式，用户无需编写独立的代码文件即可自定义问题； 5. 更加多样化的结果展示方式，问题的真实前沿面和可行区域可随种群一起展示； 6. 提供中文用户手册。

针对铝土矿连续磨矿过程球磨机节能降耗问题以及铝土矿来源复杂、品位差异大等特点,提出了球磨机多目标多模型预测控制方法.该方法首先建立状态空间浓度预测模型和粒级质量平衡加权多模型细度预测模型.然后构建了包含磨机排矿浓细度区间控制和经济性能指标的多目标优化结构的多模型预测控制策略.最后采用乘子罚函数法求解控制器局部最优解.仿真及现场试验结果表明了该方案的有效性.

通过点选法确认最佳帕累托最优解 本文来自于SCI文献，帕累托解集可为无数多个 但如何确认最佳一个进行分析，本文提供了参考