多目标粘液菌算法（Multi-Objective Slime Mold Algorithm）及其Matlab代码实现

最新推荐文章于 2025-11-25 11:31:36 发布
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本文介绍了多目标粘液菌算法（MOSMA），这是一种受粘液菌行为启发的优化算法，用于解决多目标优化问题。MOSMA通过模拟粘液菌的信息交流和资源分配策略，寻找多个最优解。文章提供了Matlab代码实现，详细展示了如何定义目标函数、初始化种群、计算适应度和更新算法步骤，以解决二维多目标问题。

多目标粘液菌算法（Multi-Objective Slime Mold Algorithm）及其Matlab代码实现

多目标粘液菌算法（Multi-Objective Slime Mold Algorithm，简称MOSMA）是一种启发式优化算法，灵感来源于自然界中的粘液菌的行为。粘液菌是一种单细胞生物，能够通过细胞外分泌物（粘液）与周围环境进行信息交流和资源分配。MOSMA算法模拟了粘液菌在解决多目标优化问题时的行为策略，通过有效的搜索和适应度评估，寻找出多个最优解。

以下是MOSMA算法的Matlab代码实现：

% 定义问题的目标函数
function f = objectives(x)
    f(1) =
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多目标粘液霉菌算法（Matlab实现）
06-28
多目标粘液霉菌算法（Multi-Objective slime mold algorithm，简称MO-SMA）是一种基于生物进化理论的优化算法，它模仿了自然界中粘液霉菌寻找食物源的过程。这种算法在解决多目标优化问题时展现出高效性和灵活性，常...
黏菌优化算法SMA-CNN-LSTM-Multihead-Attention实现温度预测附matlab代码.rar
10-29
黏菌优化算法（Slime Mold Optimization, SMO）是一种模拟黏菌行为的新型智能优化算法，其原理来源于黏菌在觅食过程中表现出的群体智能特性。该算法能够处理不同类型的优化问题，具有较快的收敛速度和较高的优化精度...
多目标优化算法之多目标黏菌算法MOSMA（附Matlab免费代码）
weixin_44028734的博客
01-13 901
Multi-Objective Slime Mould Algorithm (MOSMA) 是一种新兴的多目标优化算法，受到自然界中黏菌行为的启发。黏菌在寻找食物时表现出的动态行为和优化路径选择能力，为设计高效的优化算法提供了灵感。MOSMA 通过模拟黏菌的生命周期中的营养、活跃和动态阶段，实现了对多目标优化问题的求解。
MOSMA: Multi-Objective Slime Mold Algorithm: 一种多目标 Slime Mold Algorithm (MOSMA)-matlab开发
05-31
本文提出了一种多目标的滑模模型算法（MOSMA），它是最近开发的滑模模型算法（SMA）的一种多目标变体，用于处理行业中的多目标优化问题。 最近，为了处理优化问题，优化社区提出了几种元启发式和进化优化技术。 在评估多目标优化 (MOO) 问题时，这些方法往往会遇到低质量的解决方案，而不是解决识别帕累托最优解的准确估计和增加所有目标的分布的目标函数。 SMA 方法遵循从实验室实验中黏菌的振荡行为获得的逻辑。 与其他成熟的方法相比，SMA 算法显示出强大的性能，它是通过使用正负反馈系统结合最佳食物路径而设计的。 所提出的 MOSMA 算法采用相同的底层 SMA 机制进行收敛，并结合精英非支配排序方法来估计帕累托最优解。 作为后验方法，多目标公式保留在 MOSMA 中，并使用拥挤距离算子来确保增加所有目标的最佳解决方案的覆盖范围。 为了验证和验证 MOSMA 的性能，考虑了 41 个不同的案例研究
【多目标优化算法】多目标粘液霉菌算法（MOSMA）（Matlab代码实现）
m0_73907476的博客
10-04 1037
将MOSMA的性能与多目标共生生物搜索（MOSOS），基于分解的多目标进化算法（MOEA / D）和多目标水循环算法（MOWCA）在不同的性能指标方面进行了比较，例如代际距离（GD），倒代距离（IGD），最大扩散（MS），间距和运行时间。将MOSMA的性能与多目标共生生物搜索（MOSOS），基于分解的多目标进化算法（MOEA / D）和多目标水循环算法（MOWCA）在不同的性能指标方面进行了比较，例如代际距离（GD），倒代距离（IGD），最大扩散（MS），间距和运行时间。智能算法及其应用专栏。
智能优化算法-黏菌算法Slime mould algorithm （附Matlab代码）
weixin_44028734的博客
06-08 346
黏菌算法(Slime mould algorithm，SMA)是一种基于自然界黏菌摆动模式的强大的种群优化算法。2020年4月，SMA的研究成果发表在中科院一区Top权威期刊《Future Generation Computer Systems》上。
群体智能优化算法-黏菌优化算法（Slime Mould Algorithm, SMA，含Matlab源代码）
qq_53665413的博客
03-19 1616
黏菌优化算法（Slime Mould Algorithm, SMA）是一种受生物启发的新型随机优化方法，其灵感来源于黏菌在食物搜索过程中形成的动态网络结构。SMA 通过模拟黏菌对化学物质的感知与移动方式，引导搜索代理进行全局探索和局部开发。算法采用适应度加权策略，使得较优个体获得更大的影响力，同时结合随机扰动和边界检查，保证算法的稳定性和收敛性。实验结果表明，SMA 具有良好的优化能力，在求解高维复杂优化问题时表现优异。该算法可广泛应用于工程优化、模式识别和机器学习等领域。
【多目标优化算法】多目标粘液霉菌算法（MOSMA）附Matlab代码
m0_57702748的博客
11-02 38
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 ????个人主页：Matlab科研工作室????个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击????​​智能优化算法​​​ ​​神经网络预测​​​ ​​雷达通信 ​​​ ​​无线传感器​​​​信号处理​​​ ​​图像处理​​​ ...
MATLAB实现：多目标优化算法合集
weixin_35794316的博客
05-03 1028
在介绍多目标优化算法之前，让我们先来理解一下多目标优化的基本概念。多目标优化是指在一组相互矛盾的目标之间寻找最优解的数学过程。它不同于单一目标优化，需要同时考虑多个目标，通过权衡这些目标来找到一组最佳的折衷解。举一个简单的例子：在设计一辆汽车时，我们可能会同时考虑安全性、燃油效率和成本等多个目标，多目标优化算法就能够帮助我们找到最佳设计。多目标优化问题的特点与挑战在于它通常具有非线性、不确定性、和目标间互斥等特点。在实际应用中，这就意味着我们需要一种机制来平衡这些目标，并处理好复杂性。
【SCI顶级优化】Matlab实现黏菌优化算法SMA-CNN-LSTM-Multihead-Attention温度预测附matlab代码
qq_72962865的博客
07-19 771
导语：在机器学习与人工智能领域，创新算法的研发总能激起行业的极大兴趣。近期，一种名为黏菌优化算法（Slime Mould Algorithm，SMA）的生物启发式算法，结合卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及多头注意力机制（Multihead-Attention），在温度预测上的应用展示了其前沿科技的实力。本文将深入探讨这一模型的实现与应用，带领读者一窥未来科技的新趋势。正文：I. 黏菌优化算法（SMA）简介。
【MOSMA】基于粘菌算法求解多目标优化问题附matlab代码
m0_60703264的博客
12-10 94
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 ????个人主页：Matlab科研工作室????个人信条：格物致知。​⛄ 内容介绍本文提出了一种多目标粘菌算法 (MOSMA)，这是最近开发的粘菌算法 (SMA) 的多目标变体，用于处理工业中的多目标优化问题。最近，为了处理优化问题，优化社...
【创新未发表】基于黏菌优化算法LSMA-Kmean-Transformer-GRU实现负荷预测附Matlab代码.rar
11-25
首先，黏菌优化算法（Slime Mold Algorithm, SMA）是一种模仿黏菌觅食行为的优化算法，它在搜索全局最优解时表现出较好的性能。该算法被用来优化模型的参数，提高预测结果的精度。 其次，Kmean算法作为一种经典的...
代码随想录 63.不同路径Ⅱ
m0_63814538的博客
11-24 327
4.确定遍历顺序：从递归公式可以看出一定是从左到右一层一层的遍历，这样保证推导dp[i][j]的时候，dp[i - 1][j]和dp[i][j - 1]一定是有数值的。所以本题的初始化代码如下所示：一旦遇到obstacleGrid[i][0] == 1的情况就停止dp[i][0]的赋值1的操作，dp[0][j]同理。1.确定dp数组（dp table）及其下标的含义：dp[i][j]表示从（0，0）出发，到（i，j）有dp[i][j]条不同的路径。下标（0，j）的初始化情况同理。
算法：二叉搜索树的最近公共祖先
czlczl20020925的博客
11-24 406
下面是详细的解释，说明为什么这是必然的。对于我们当前所在的任何节点。
算法沉淀第十二天（牛客练习赛146）
lingran__的博客
11-22 864
本文分享了牛客练习赛146的三道算法题解：1.《合格的机器》通过分析代币奇偶性，得出最优解是尽量使机器代币数为偶数，当总代币数≥2n时最多n-1台合格；2.《小灰灰的火焰星球2》通过排序施法顺序和预处理价值数组，实现高效计算最大收益；3.《盲目自大的小灰灰》通过计算得分区间，判断查询分数是否可能达到。每道题都包含题意分析、逻辑梳理和AC代码实现，适合算法学习者参考。
Anyview数据结构第一章（按需自取）
2302_79085918的博客
11-22 501
【代码】Anyview数据结构第一章（按需自取）
竞争性自适应重加权算法（CARS）的MATLAB实现
最新发布
fengfuyao985的博客
11-25 187
竞争性自适应重加权算法（CARS）的MATLAB实现
GoC题解(22) GoC测试模拟题(2017.3.23)第6题：同心圆
2301_78151773的博客
11-22 219
小C要画红绿黄3个不同半径的同心圆，要求红色(1号）的是最大半径圆，绿色（3号）的是第2大半径的圆，黄色（5号）的是最小半径的圆。但输入是的的3个数可能并没有从大到小。这3个圆一定要按照正确的次序才能画出正确的图形。比如你最后画最大的圆形，就只能看见一个红色的大圆。请你帮小C编程解决这个问题。一行3个不同的正整数a,b,c：表示每圆的半径，范围在[10..100]。有同学容易犯下面这段代码类似的错误。
布隆过滤器有哪些算法？
kupePoem的专栏
11-22 500
这些算法构成了布隆过滤器技术的完整体系，从基础到高级，满足了不同场景下的需求。布隆过滤器（Bloom Filter）是一种概率型数据结构，用于高效地检查一个元素是否存在于一个集合中。a 对元素x计算k个哈希值：h₁(x), h₂(x), ..., hₖ(x)。如果有0，返回"肯定不存在"。（2）概率性结果：可能返回假阳性（误判），但不会返回假阴性。b 如果所有位置计数器都大于0，返回"可能存在"b 如果粗略层返回"肯定不存在"，直接返回结果。a 创建长度为m的计数器数组，初始化为0。
Slime Mould Algorithm在matlab中的实现与应用
资源摘要信息:"本资源包含了关于Slime Mould Algorithm（SMA）的MATLAB代码实现。SMA是一种启发式算法，受到粘菌行为的启发，通过模拟粘菌在搜索空间内寻找最优解的过程。该算法利用粘菌对环境的感知和适应能力，在...
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