IM2ODE 的文档由三个部分组成，包括README、用户指南和开发人员指南 里面有简介、特点、编译说明和邮件列表README。 有关于如何设置参数，如何在优化过程中调用vasp或lammps，如何编写不同环境下提交作业的脚本，以及如何运行过去的处理脚本以输出预测的最佳结构的说明USERS' GUIDE。 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

****************************************************** ****************************************************** ************** 重要提示：这个工具箱是作为我博士的一部分开发的（2014 年结束）。 我决定保留此版本用于比较目的，不会更新。 我邀请您检查此算法的新扩展版本，该版本将根据我们对该主题的研究进展，以新的机制和功能进行更新： https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/65145 ****************************************************** ****************************************************** *

多目标进化算法matlab代码sy-e 从原始存储库分叉 SyR-e 是一种 Matlab/Octave 代码，用于通过有限元分析和多目标优化算法设计同步磁阻电机。 它需要安装 Matlab/Octave 和 FEMM 软件。 推荐的 FEMM 版本是 2013 年 11 月 15 日发布的 4.2。Matlab/Octave 脚本将同步磁阻电机的参数化绘图实现为 .fem 文件，由 FEMM 软件进行分析。 在对机器进行有限元分析 (FEA) 后，将主要结果传递给 Matlab/Octave。 这既可用于借助多目标优化算法进行设计优化，也可用于后处理阶段的机器详细分析。 特性 同步磁阻电机的自动化设计 多目标差分演化 FEMM 和 XFEMM 支持 兼容 Matlab/Octave 语言 多核 PC 上的并行计算 跨平台 (Win/Linux) 功能

提出了两种约束的多目标元启发式方法。 1）基于成功历史的自适应多目标差分进化算法（SHAMODE）是基于成功历史的自适应多变量进化算法（SHADE）的改进多目标版本，它集成了改进的自适应策略和非支配排序算法。 2）基于成功历史的鲸鱼优化自适应多目标差分进化算法（SHAMODE-WO）是基于成功历史的自适应差分进化算法（SHADE）的改进多目标版本，它集成了改进的自适应策略，非支配排序算法和其他功能。鲸鱼优化算法（WOA）中的种群更新运算符。 该算法发布在： Panagant，N.，Bureerat，S.，＆Tai，K.（2019年）。 一种新颖的自适应混合多目标元启发式结构桁架的可靠性设计，同时具有拓扑，形状和尺寸优化设计变量。 结构和多学科优化，60（5），1937-1955。 DOI： https ： //doi.org/10.1007/s00158-019-02302-x

适合多目标数学模型优化

针对多目标差分进化算法求解多目标优化问题时收敛慢和均匀性欠佳等不足，提出了一种基于多策略排序变异的多目标差分进化算法。该算法利用基于排序变异算子来快速接近真实的Pareto最优解，同时引入多策略差分进化算子以保持种群的多样性；通过自适应策略动态调整控制参数以提高算法的鲁棒性，并且从理论证明的角度分析了所提算法的收敛性。仿真实验结果表明，该算法相对于近期相关文献中的改进算法具有更好的收敛性与多样性，从而表明了所提算法的有效性。

多目标动态差分进化算法及其应用研究多