最新高性能多目标优化算法：多目标部落竞争与成员合作算法MOCTCM求解MMF1-MMF8及工程应用盘式制动器设计MATLAB代码

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🔥 内容介绍

一、引言

在工程设计领域，多目标优化问题广泛存在，且随着技术的发展，对优化算法性能的要求愈发严苛。盘式制动器作为汽车制动系统的核心，其设计需兼顾制动力矩、温度场分布、重量、成本等多个相互冲突的目标，这是典型的多约束多目标优化难题。与此同时，多目标优化算法的研究也不断推陈出新，多目标部落竞争与成员合作算法 MOCTCM 便是其中的佼佼者，它为解决复杂多目标问题提供了新的有效途径。

二、MOCTCM 算法核心解析

2.1 基础架构

MOCTCM 算法创新性地将部落概念引入多目标优化。每个部落代表一组盘式制动器设计方案，部落内包含多个成员，每个成员对应一组具体的设计参数组合。成员适应度的衡量借助多目标评价函数，综合考量制动力矩、成本等关键指标，确保对方案的全面评估。通过非支配排序与拥挤度距离进行帕累托排序，精准筛选出精英成员，避免因追求单一目标最优而导致方案失衡。部落内成员通过交叉变异实现设计参数的信息共享与协同进化，部落间则基于帕累托解的覆盖率展开生存竞争，推动算法在多目标空间中不断探索。

2.2 高斯扰动优化局部搜索

在成员合作阶段，高斯扰动发挥关键作用。当部落内精英成员与普通成员完成参数交叉后，对新生成成员的参数施加高斯扰动。扰动强度与拥挤度距离紧密关联，在拥挤度低的区域，适当增强扰动，以避免种群过度聚集，维持种群的多样性。针对盘式制动器设计中的关键参数，如制动盘厚度、摩擦片面积等，适配较大的高斯标准差，取值范围在 0.05 - 0.1 倍参数范围，使其能在关键维度进行更具探索性的搜索；对于非关键参数，如倒角半径，采用较小标准差（0.01 - 0.03 倍参数范围），保证在维持整体方案稳定性的同时，进行细微调整。相较于传统均匀扰动，高斯扰动更擅长在精英解附近进行精细搜索，加速算法向帕累托前沿收敛。

2.3 竞争学习拓展全局探索

竞争学习机制借鉴神经网络中 “胜者为王” 的理念，对部落竞争阶段的全局探索能力进行强化。首先，依据帕累托前沿分布对所有部落进行聚类，使覆盖相似目标区域的同类部落形成竞争组。在每个竞争组内，选取拥挤度距离最大的部落作为胜者，保留其全部成员，以确保优秀方案得以传承；败者部落仅保留最优的 20% 成员，并通过高斯扰动生成新成员，实现对较差方案的更新与优化。此外，不同竞争组的胜者部落之间进行参数交换，打破区域限制，促进跨区域信息共享，有效避免算法陷入局部最优解。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

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🌈 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、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、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、用电量预测、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

🌈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

🌈 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、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 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、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

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、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

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🌈电力系统方面

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🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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