将克里金(Kriging)模型作为代理模型与MOEA-D多目标优化算法相结合的方法来解决复杂工程优化问题。首先解释了克里金模型作为一种高级插值工具的特点及其在Python中的简单实现方式，强调它能够有效降低每次目标函数计算的成本。随后阐述了MOEA-D算法的工作原理，特别是它如何通过权重向量将复杂的多目标问题分解为若干个较为简单的单目标子问题。最后，文章展示了这两种技术是如何协同工作的，即利用代理模型快速筛选潜在优质解，仅对最有希望的部分进行真实的昂贵评估，并据此不断更新改进模型，从而大幅提高优化效率。 适合人群：从事工程设计、数据分析以及需要处理多目标优化问题的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于那些面临高昂计算成本和多个相互冲突目标的优化场景，如汽车设计中既追求燃油经济性又要求高性能的动力系统优化等问题。目的是帮助用户掌握一种高效的优化手段，能够在较短时间内获得满意的优化结果。 阅读建议：对于想要深入了解这一领域的读者来说，应该关注文中提到的具体实现细节，尤其是关于如何设置参数以确保模型不过拟合并保持良好的泛化能力方面的指导。此外，还应注意MOEA-D中权重向量的选择策略，因为这对最终优化效果有着重要影响。

为了捕获柔性作业车间调度的多目标和不确定性，构建了具有发布时间不确定性的多目标柔性作业车间调度问题的数学模型（MOFJSSP-RTU），其中，制造时间跨度，拖延性，在各种约束下同时考虑了稳定性和鲁棒性。 为了适当地解决MOFJSSP-RTU问题，提出了一种改进的基于分解的多目标进化算法（IMOEA / D），用于鲁棒调度。 我们算法的新颖性在于它采用了一种新的子问题更新策略，该策略利用了全局信息，允许存档中记录的精英分子参与子代，并结合了基于修复的交叉算子和自适应差分进化（DE基于）的变异算子，有助于更好地平衡算法的探索和开发。 在4个问题实例上的实验结果表明，我们的基于IMOEA / D的鲁棒调度方法具有比最新的多目标优化进化算法（MOEA）更好的收敛性能，并且还擅长于保持解决方案的均匀分配。 还分析了三个目标之间的不同权衡。

nsga-ii的matlab代码 myMOEAcode 暂时是我在网上找到的代码的收集，目前只有三个：NSGA-III、MOMBI-II、AR-MOEA 这三个代码均是从PlatEMO的MATLAB中扣出来的，以便学习之用。

matlab多目标优化代码

MOEA-D-SDSS 基于自组织分解的多目标优化及其在耐撞性设计中的应用，应用软计算。

NSGA (No n- Do mina te d So r ting in Ge ne tic Alg o r ithms [5 ]) is a p o pula r no n-do mina tio n ba s e d g e ne tic a lg o r ithm fo r multi- o b je c tive o ptimiz a tio n. I t is a ve r y e ffe c tive a lg o r ithm but ha s b e e n g e ne r a lly c r itic iz e d fo r its c o mputa tio na l c o m-ple x ity, la ck o f e litis m a nd fo r cho o s ing the o ptima l pa r a mete r va lue fo r s ha r ing pa r a me te r σsh ar e . A mo difie d ve r s io n, NSGA- I I ( [3 ]) wa s de ve lo p e d, w hich ha s a b e tte r s o r ting a lg o r ithm , inc o r p o r a te s e litis m a nd no s ha r ing pa r a me te r ne e ds to b e cho s e n a priori. NSGA- I I is dis c us s e d in de ta il in this r e p o r t a nd two s a mple te s t func tio ns a r e o ptimiz e d us ing it.

03-多目标进化算法matlab程序实现MRP-MOEA.zip

****************************************************** ****************************************************** ************** 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 ****************************************************** ****************************************************** *

基于变分的遗传算法与演算轨迹优化技术(F5-MOEA-变体)(代码)（python） 基于变分的遗传算法与演算轨迹优化技术(F5-MOEA-变体)(代码)（python） 基于变分的遗传算法与演算轨迹优化技术(F5-MOEA-变体)(代码)（python） 基于变分的遗传算法与演算轨迹优化技术(F5-MOEA-变体)(代码)（python） 基于变分的遗传算法与演算轨迹优化技术(F5-MOEA-变体)(代码)（python） 基于变分的遗传算法与演算轨迹优化技术(F5-MOEA-变体)(代码)（python） 基于变分的遗传算法与演算轨迹优化技术(F5-MOEA-变体)(代码)（python） 基于变分的遗传算法与演算轨迹优化技术(F5-MOEA-变体)(代码)（python） 基于变分的遗传算法与演算轨迹优化技术(F5-MOEA-变体)(代码)（python） 基于变分的遗传算法与演算轨迹优化技术(F5-MOEA-变体)(代码)（python） 基于变分的遗传算法与演算轨迹优化技术(F5-MOEA-变体)(代码)（python）

基于分解的多目标进化算法(具有动态资源分配 (DRA) 的 MOEA/D) Decomposition Based Multi Objective Evolutionary Algorithm 代码是基于基于分解的多目标进化算法（MOEA/D）的思想和资源分配策略开发的。资源分配策略用于为 MOEA/D 中所需的子问题分配计算资源。 Mohaideen abdul kadhar K (2022)。基于分解的多目标进化算法