将离散空间问题求解的蚁群算法引入连续空间, 针对多目标优化问题的特点, 提出一种用于求解带有约束
条件的多目标函数优化问题的蚁群算法. 该方法定义了连续空间中信息量的留存方式和蚂蚁的行走策略, 并将信息
素交流和基于全局最优经验指导两种寻优方式相结合, 用以加速算法收敛和维持群体的多样性. 通过3 组基准函数
来测试算法性能, 并与N SGA II 算法进行了仿真比较. 实验表明该方法搜索效率高, 向真实Pareto 前沿逼近的效果
好, 获得的解的散布范围广, 是一种求解多目标优化问题的有效方法.

智能优化算法-双层优化算法】基于双层优化算法求解多目标优化文题

非支配排序，拥挤度计算，pareto前沿，A Fast and Elitist Multi-objective Genetic Algorithm:NSGA-II NSGA算法 NSGA算法缺陷 NSGA-II算法 总结 1. 快速非支配排序法将时间复杂度改进为O(MN2)； 2.使用拥塞距离代替代替共享函数算法保持种群多样性； 引入精英保留策略。 非支配排序的复杂度较高: O(MN3) （M是目标函数的个数，N是种群大小)； 缺少精英保留策略； 需要人为指定共享参数σshare（共享小生境步骤）。 NSGA： nondominated sorting genetic algorithms-非支配排序遗传算法 nondominated：非支配 例：回家，两目标（费用，时间），均越小越好 动车A（270 , 7），普快B（120 , 10），飞机C（240，2） C（240，2）支配A（270 ， 7）; A（270 , 7）被C（240，2）支配; B（120 , 10）和C（240，2）不可比，即非支配。 目的：得到一组非支配的解--Pareto最优解集。

介绍了多目标优化问题的含义以及给出了多目标优化问题的数学描述。并且介绍了解决多目标优化的几种典型算法，讨论并对比了算法存在的优缺点，认为要进一步研究求解多目标优化问题的更多高效算法，若能结合各种算法的优点，处理多目标问题的效果将越来越好。

workbench机械结构及多目标优化.pptx

多目标粒子群算法的原理以及matlab代码实现，参考文献《基于改进多目标粒子群算法的配电网储能选址定容》。 代码注释清晰，结构有条理，非常适合用来学习多目标优化。 程序包括多目标粒子群算法的主函数与四个多目标优化常用的测试函数，代码运行有任何问题都可以帮忙解决，文档中提供了完整代码的获取方式。

matlab多目标优化代码

鲸鱼算法是模仿鲸鱼捕食行为产生的算法，鲸鱼是一种群居哺乳动物，常常合作对猎物进行围堵和捕猎，鲸鱼算法是一种新型算法，比灰狼算法还要晚，本代码利于鲸鱼算法对多目标进行求解，既对方程组进行求解。代码有通用性，可以更好多目标或者方程组。

数控车削加工参数高效低碳多目标优化建模与求解，刘志杰，杨云，高效低碳制造是当前社会经济发展应对资源锐减和环境恶化严峻新挑战的迫切需求。引入碳税等碳排放成本已成为社会、政府监管、调控

通过gamultiobj函数，实现基于nsga2的改进优化算法