【多目标优化算法】多目标流动方向算法（MOFDA）附Matlab代码

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🔥 内容介绍

解决复杂的现实世界问题与目标相互冲突是优化的重大挑战。实际算法必须平衡这些目标，主要是在决策者的偏好尚不清楚时。本文介绍了流动方向算法（FDA）的多目标适应，以解决多目标优化（MOO）中传统进化和元位神秘主义优化方法的缺点。这些常规的方法通常无法找到帕累托最佳解决方案，并公平地表示所有目标。在FDA在单目标任务中的成功基础上，我们将其应用程序扩展到MOO，创建了多目标流动方向算法（MOFDA）。 MOFDA结合了新的机制，以准确而统一地找到针对MOO挑战的最佳解决方案。它具有固定尺寸的外部存档，以维护Pareto最佳解决方案，使用网格机制来改善该档案中的非主导解决方案，并实现领导者选择过程，以指导多目标空间中的搜索。这些策略使MOFDA能够发现出色的解决方案并确保对帕累托阵线的广泛覆盖。我们通过使用七个绩效指标对27个不同问题进行测试，通过对MOFDA的有效性进行了验证。结果表明，MOFDA胜过众所周知的算法，实现了显着的收敛性和广泛的覆盖能力，从而证明了其在多目标优化中的高级能力。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

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%        Multi-Objective Flow Direction Algorithm  (MOFDA)              %

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%                      Author and programmer                            %

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%                Nima Khodadadi (ʘ‿ʘ)   University of Miami             %

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%                      Nima.khodadadi@miami.edu                         %

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% ----------------------------------------------------------------------- %

function [Index SubIndex]=GetGridIndex(particle,G)

    c=particle.Cost;

    nobj=numel(c);

    ngrid=numel(G(1).Upper);

    str=['sub2ind(' mat2str(ones(1,nobj)*ngrid)];

    SubIndex=zeros(1,nobj);

    for j=1:nobj

        U=G(j).Upper;

        i=find(c(j)<U,1,'first');

        SubIndex(j)=i;

        str=[str ',' num2str(i)];

    end

    str=[str ');'];

    Index=eval(str);

end

🔗 参考文献

Khodadadi, Nima, et al. “Leader Selection Based Multi-Objective Flow Direction Algorithm (MOFDA): A Novel Approach for Engineering Design Problems.” Results in Engineering, vol. 25, Mar. 2025, p. 103670, https://doi.org/10.1016/j.rineng.2024.103670.

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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

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2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

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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

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