根据Coello和Pulido等在2004年发表的文章Handling Multiple Objectives With Particle Swarm Optimization制作，内附原文及代码

提供多目标粒子群算法的matlab源代码，例举了一些常见问题。

粒子群算法求两个函数的pareto前沿，对于ZDT函数有很好的优化效果，函数可以通过f1，f2修改，测试可行。

Complex Network Clustering by Multiobjective Discrete Particle Swarm Optimization Based on Decomposition 多目标做社团检测很好的文章，发表在TEVC，属于进化算法这个领域的顶尖期刊，MODPSO社团检测代码用matlab实现，里面包含大量数据及，可以直接运行~十分方便

粒子群算法（启发式算法）的多目标优化，我也翻过一些这方面的论文。单目标与多目标优化主要区别在于多目标优化问题有多个目标函数,一个解对于某个目标来说可能是较好的,而对于其他目标来讲可能是较差的。因此，存在一个折衷解的集合，也就是所谓的Pareto集。教科书上，解决多目标优化问题的方法一般是，通过数学变换把多目标转换为单目标求解，但是实际问题中涉及到多目标优化问题往往具有非线性、不可微、不连续等特征，难以用数学方法搞定。而启发式算法则不需要这些严格条件，其实也是启发式算法兴起的原因。

基于C语言的多目标粒子群优化算法，主要用于各种优化工作，例如机器人的运动轨迹的优化等等

两个函数进行多目标粒子群优化，可以修改适应值即两个目标函数进行替换

运筹学优化领域，多目标优化算法，多目标自适应粒子群优化算法；并简要介绍了开源多目标优化算法框架jMetal。 原文参见 https://blog.csdn.net/dkjkls/article/details/88364570

MOPSO多目标粒子群优化算法c++实现（内附其对应论文），其代码写作规范具有参考价值，其对应论文供大家学习与交流。

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