改进的多目标布谷鸟算法及其Matlab实现

最新推荐文章于 2023-09-11 15:00:42 发布

追逐程序梦想者

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本文介绍了对多目标布谷鸟优化算法的改进，提出了一种名为IMOCS的新算法，该算法引入了新的适应度函数和过滤策略，以提升解决多目标问题的效率。通过与NSGA-II、SPEA2、PAES等算法的对比实验，证实IMOCS在性能上更具优势。并提供了IMOCS的Matlab实现代码。

改进的多目标布谷鸟算法及其Matlab实现

多目标优化是现代优化领域中的一个重要研究方向，布谷鸟算法（Cuckoo Search，CS）是一种基于自然生态学中布谷鸟的求解优化问题的启发式算法。在实际应用中，多目标布谷鸟优化算法（Multi-objective Cuckoo Search，MOCS）可以有效地处理多目标问题，并得到较好的效果。

本文对MOCS进行了进一步改进，提出了改进的多目标布谷鸟算法（Improved Multi-objective Cuckoo Search，IMOCS）。相比于原始算法，IMOCS引入了新的适应度函数和过滤策略，能够更加快速高效地寻找非支配解集。同时，为了验证算法的有效性，我们将IMOCS与其他常用的多目标优化算法（包括NSGA-II、SPEA2、PAES等）进行了对比，实验结果表明IMOCS能够在不同指标下胜出。

以下是IMOCS的Matlab实现代码：

function [BestSol] = IMOCS(fhd,nVar

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Byte_O_O的博客

09-11

353

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qq_36130719的博客

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