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。

基于生物启发式算法的多智能体强化学习算法，强化学习，生物启发算法

基于生物启发式算法的多智能体强化学习算法matlab和python实现

lingo求解线性规划，VRP，车辆路径问题 摘要： 在 《交通运筹学》《交通系统分析》 等交通类专业课程教学过程中， 作为经典组合优化问题的车辆路径问题(VRP)通常 是重点教学内容。在目前的VRP求解软件与相关学习资料方面， 介绍考虑距离约束条件的模型及求解不多。本文通过分 析考虑距离约束条件， 给出相应的混合整数规划模型， 并基于LINGO软件编程实现求解， 最后通过一个实例说明了代码的 可行性。

workbench机械结构及多目标优化.pptx

灾害发生后的关键救援期内，应急物资有限且受灾点对应急物资的需求具有不确定性。为提高应急物流工作效率，需对应急资源分配和运输车辆路径进行统一优化决策。针对救援关键期内应急物资可能供应不足的特点，在假设物资需求为随机服从正态分布的前提下，以最小化供应不足和供应过量所带来的损失、运输成本和车辆使用成本等为优化目标，考虑服务时间窗和车辆装载能力等约束，建立了随机需求环境下应急物流车辆路径问题的优化模型，并基于遗传算法设计了模型的求解方法。算例分析表明，所提出的优化方法运算快捷且结果合理，可为相关决策者提供科学的决策依据。

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。

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【路径规划】基于蚁群算法求解带容量车辆路径问题（CVRP）matlab源码.zip

这个优化器的主要灵感是自然界中飞蛾的导航方法，称为横向定向。 飞蛾在夜间飞行，相对于月亮保持固定角度，这是一种非常有效的长距离直线飞行机制。 然而，这些花哨的昆虫被困在人造光周围的无用/致命的螺旋路径中。 MFO 算法对该行为进行数学建模以执行优化。 这是论文的源代码： S. Mirjalili，Moth-Flame 优化算法：一种新颖的自然启发式启发式范式，基于知识的系统，DOI： http : //dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2015.07.006 ( http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0950705115002580 ) 更多信息请见： http : //www.alimirjalili.com/MFO.html 我有很多这方面的相关课程。 您可以通过以下链接注册，享受 95% 的折扣：