【智能优化算法】多目标饥饿游戏算法MOHGS附Matlab代码

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🔥 内容介绍

智能优化算法一直是人工智能领域的研究热点之一。在多目标优化问题中，饥饿游戏算法（MOHGS）是一种备受关注的智能优化算法。本文将介绍MOHGS算法的基本原理、特点以及在实际问题中的应用。

MOHGS算法是一种基于进化计算的多目标优化算法，它模拟了生物界中的饥饿游戏现象，通过竞争和合作来实现种群的进化。MOHGS算法的基本原理是将优化问题转化为一个多目标优化问题，并通过种群内的个体之间的竞争和合作来寻找最优解。在MOHGS算法中，个体之间通过竞争来提高自己的适应度，同时也通过合作来实现种群的多样性，从而更好地探索搜索空间。

MOHGS算法具有以下几个特点：首先，MOHGS算法采用了多目标优化的思想，能够同时优化多个目标函数，从而更好地反映实际问题的复杂性。其次，MOHGS算法引入了饥饿游戏的竞争和合作机制，能够有效地平衡个体之间的竞争和合作关系，从而更好地实现种群的进化。最后，MOHGS算法具有较强的鲁棒性和收敛性，能够在复杂的优化问题中取得较好的优化效果。

MOHGS算法在实际问题中有着广泛的应用。例如，在工程优化领域，MOHGS算法可以用于多目标优化设计、多目标决策等问题的求解；在电力系统优化领域，MOHGS算法可以用于多目标电力调度、多目标电网规划等问题的求解；在生物信息学领域，MOHGS算法可以用于多目标基因组优化、多目标蛋白质结构预测等问题的求解。因此，MOHGS算法在实际问题中具有广泛的应用前景。

总之，MOHGS算法作为一种多目标优化算法，具有较强的优化能力和广泛的应用前景。相信随着人工智能技术的不断发展，MOHGS算法将在更多的领域得到应用，并为实际问题的求解提供更好的解决方案。

📣 部分代码

%___________________________________________________________________%%  Multi-Objective Grey Wolf Optimizer (MOGWO)                      %%  Source codes demo version 1.0                                    %%                                                                   %%  Developed in MATLAB R2011b(7.13)                                 %%                                                                   %%  Author and programmer: Seyedali Mirjalili                        %%                                                                   %%         e-Mail: ali.mirjalili@gmail.com                           %%                 seyedali.mirjalili@griffithuni.edu.au             %%                                                                   %%       Homepage: http://www.alimirjalili.com                       %%                                                                   %%   Main paper:                                                     %%                                                                   %%    S. Mirjalili, S. Saremi, S. M. Mirjalili, L. Coelho,           %%    Multi-objective grey wolf optimizer: A novel algorithm for     %%    multi-criterion optimization, Expert Systems with Applications,%%    in press, DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2015.10.039    %       %%                                                                   %%___________________________________________________________________%% I acknowledge that this version of MOGWO has been written using% a large portion of the following code:%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%  MATLAB Code for                                                  %%                                                                   %%  Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO)              %%  Version 1.0 - Feb. 2011                                          %%                                                                   %%  According to:                                                    %%  Carlos A. Coello Coello et al.,                                  %%  "Handling Multiple Objectives with Particle Swarm Optimization," %%  IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Vol. 8, No. 3,    %%  pp. 256-279, June 2004.                                          %%                                                                   %%  Developed Using MATLAB R2009b (Version 7.9)                      %%                                                                   %%  Programmed By: S. Mostapha Kalami Heris                          %%                                                                   %%         e-Mail: sm.kalami@gmail.com                               %%                 kalami@ee.kntu.ac.ir                              %%                                                                   %%       Homepage: http://www.kalami.ir                              %%                                                                   %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%​function pop=DetermineDomination(pop)​    npop=numel(pop);        for i=1:npop        pop(i).Dominated=false;        for j=1:i-1            if ~pop(j).Dominated                if Dominates(pop(i),pop(j))                    pop(j).Dominated=true;                elseif Dominates(pop(j),pop(i))                    pop(i).Dominated=true;                    break;                end            end        end    end​end

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 杜敏智,周磊,曹永军.基于MOHBB-BC算法的DG配电网无功优化[C]//2017中国自动化大会(CAC2017)暨国际智能制造创新大会(CIMIC2017).2017.

[2] 李丽娟,梁靖昌.改进的多目标启发式粒子群算法及其在桁架结构设计中的应用[J].建筑科学与工程学报, 2016, 33(6):7.DOI:10.3969/j.issn.1673-2049.2016.06.006.

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合