具有非支配排序的多目标 Bonobo 优化器 Multi-objective Bonobo Optimizer with

上传者: wq6qeg88 | 上传时间: 2022-04-15 13:07:09 | 文件大小: 9KB | 文件类型: ZIP
这是具有非支配排序和拥挤距离方法 (MOBO2) 的多目标倭黑猩猩优化器 (MOBO) 的 Matlab 代码。开发了三个版本的 MOBO, 如采用网格索引方法的 MOBO (MOBO1)、采用非支配排序和拥挤距离方法的 MOBO (MOBO2) 和采用分解技术的 MOBO (MOBO3)。 在这三个版本中,总体而言,MOBO2 方法与其他两种方法相比具有更好的性能。 这是为解决无约束优化问题而编写的。 然而,它也可以通过约束处理方法解决约束优化问题。 用户应编写自己的目标函数并进行相应修改。 根据问题需要修改常用参数和算法特定参数。 MOBO算法的详细信息,请参考和引用如下: 达斯,AK,尼库姆,AK,克里希南,SV 等。多目标倭黑猩猩优化器(MOBO):用于多标准优化的智能启发式。 知识信息系统(2020)。https://doi.org/10.1007/s10115-020-01503-x

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