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

多目标优化的免疫遗传算法，通常多目标问题中各个目标函数不可能找到使每个函数都同时满意的解，而只能是在各目标函数之间进行协调折衷［１］。在过去的一段时间里，国内外学者提出了许多的多目标优化算法。如文献［２］提出了ＳＰＥＡ充分利用ｐａｒｅｔｏ最优解的概念，将种群的最优个体储存在种群外，通过不断更新而获得ｐａｒｅｔｏ最优解，但该方法获得在各个子目标都同时达到最少值的ｐａｒｅｔｏ最优解所在区域内，所获ｐａｒｅｔｏ最优解较少；

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多目标真实ZDT(1-6)DTLZ(1-7)前沿面

基于分解的多目标遗传进化算法源程序，

针对混合储能微电网调度优化问题，建立并网状态下经济收益、污染处理费用的混合储能微电网多目标优化模型.以基本烟花算法为框架，结合灰熵并行分析理论，提出一种多目标灰熵烟花算法.所提算法通过分配给模型的两个目标不同的熵值权重，有效处理不同目标间的冲突性.以灰熵并行关联度作为烟花算法的适应度选择优秀烟花个体，引导其向更优区域进化搜索.仿真结果表明，所提多目标灰熵烟花算法的性能要优于基于随机权重和基于Pareto支配的烟花算法，且优于经典的NSGA-Ⅱ多目标算法，验证了所建多目标模型及所提多目标算法的有效性.

基于粒子群优化与灰色系统理论的多目标优化程序，很好用

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单py文件，遗传算法简单实现，可点击运行。