改进的多目标蝠鲼觅食优化(代码matlab)
改进的多目标蝠鲼觅食优化(使用基于拥挤距离的 Pareto 归档策略的改进 MOMRFO 优化多目标最优潮流问题)
为与目标函数冲突的优化问题找到可行的解决方案集提出了重大挑战。此外，在此类问题中，复杂程度可能会根据目标空间和决策空间的几何形状而增加。解决具有高度复杂性的多目标问题的最有效方法是使用基于帕累托的归档方法的搜索算法。最近，拥挤距离方法已被用于提高基于帕累托的归档方法的性能。本文介绍了针对目标函数冲突的多目标最优潮流 (MOOPF) 问题找到最优解集的方法开发的研究。以此目的，使用基于拥挤距离的帕累托归档方法开发了一种强大而有效的方法。所开发方法的性能在 24 个不同类型和难度级别的基准问题上进行了测试，并与竞争算法进行了比较。使用统计测试方法分析了从实验试验中获得的数据和四种不同的性能指标。分析结果表明，所提出的方法在不同类型的多目标优化问题上产生了具有竞争力的性能，并且能够在文献中找到现实世界 MOOPF 问题的最佳解决方案。使用统计测试方法分析了从实验试验中获得的数据和四种不同的性能指标。分析结果表明，所提出的方法在不同类型的多目标优化问题上产生了具有竞争力的性能
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