【动态多目标进化算法】种群预测策略（Population Prediction Strategy，PPS）求解DF1-DF14附MATLAB代码

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🔥 内容介绍

一、问题背景与核心挑战解析

动态多目标优化问题（Dynamic Multi-Objective Optimization Problems, DMOOPs）的核心特征是目标函数、约束条件或决策空间随时间（环境迭代）动态变化，需算法实时跟踪帕累托最优前沿（Pareto Optimal Front, POF）。DF1-DF14 是典型的 DMOOPs 测试集，涵盖多种动态场景：如 DF1-DF3 为线性 / 非线性 POF 平移场景，DF4-DF6 为 POF 旋转场景，DF7-DF9 为 POF 扩张 / 收缩场景，DF10-DF14 为目标数量变化或约束动态调整场景。

传统动态多目标进化算法（如 DMOEA/D、NSGA-II-D）面临两大核心挑战：1）环境变化后，种群需重新搜索最优解，易出现 “跟踪滞后”；2）动态场景中种群多样性易流失，导致算法陷入局部最优。而种群预测策略（Population Prediction Strategy, PPS）通过分析历史种群演化规律，预测环境变化后的潜在最优种群分布，可有效缩短重新搜索时间，提升 POF 跟踪效率，成为解决 DF1-DF14 的关键技术。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

case 'DF1'

f(1)=x(1);

G=abs(sin(0.5*pi*t));

H=1.25+0.75*sin(0.5*pi*t);

g=1+sum((x(2:V)-G).^2);

f(2)=g*(1-(f(1)/g).^H);

case 'DF2'

G=abs(sin(0.5*pi*t));

r=1+floor((n-1)*G);

tmp=setdiff(1:n,r);

g=1+sum((x(tmp)-G).^2);

f(1)=x(r);

f(2)=g*(1-(x(r)/g)^0.5);

case 'DF3'

G=sin(0.5*pi*t);

H=G+1.5;

g=1+sum((x(2:V)-G-x(1)^H).^2);

f(1)=x(1);

f(2)=g*(1-(x(1)/g)^H);

case 'DF4'

a=sin(0.5*pi*t);

b=1+abs(cos(0.5*pi*t));

c=max(abs(a), a+b);

H=1.5+a;

g=1+sum((x(2:end)-a*(x(1)/c).^2./[2:n]).^2);

f(1)=g*abs(x(1)-a).^H;

f(2)=g*abs(x(1)-a-b).^H;

case 'DF5'

G=sin(0.5*pi*t);

w=floor(10*G);

g=1+sum((x(2:end)-G).^2);

f(1)=g*(x(1)+0.02*sin(w*pi*x(1)));

f(2)=g*(1-x(1)+0.02*sin(w*pi*x(1)));

case 'DF6'

G=sin(0.5*pi*t);

a=0.2+2.8*abs(G);

y=x(2:end)-G;

🔗 参考文献

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🌟 各类智能优化算法改进及应用

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🌟 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

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🌟 路径规划方面

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