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动态多目标优化问题（Dynamic Multi-objective Optimization Problems），这类问题的目标函数之间相互矛盾，并且目标函数、约束或者参数都可能随着时间的变化而发生变化．这种随时间不断变化的特性，给解决DMOPs带来了挑战，算法不仅要能够追踪到最优解，同时还要求算法能够快速地对发生的变化做出响应。该资源包含了动态多目标优化的一些基准测试问题，是动态多目标优化的平台，该平台由matlab编程语言构建，对于研究动态多目标优化算法提供了极大的便利，有兴趣的学者可以下载研究。

1、MOEA/D-FD是一种求解动态多目标优化问题的新算法，在动态多目标优化问题中，多目标函数和/或约束可能会随时间变化，这就需要多目标优化算法跟踪运动的Pareto最优解和/或Pareto最优前沿。当检测到环境变化时，设计一阶差分模型来预测一定数量Pareto最优解的新位置。另外，旧的pareto最优解的一部分被保留到新种群中。将预测模型融合到基于分解的多目标进化算法中，求解动态多目标优化问题。通过这种方式，可以更快地跟踪更改后的POS或POF。该算法在多个具有不同动态特性和难度的典型基准问题上进行了测试。实验结果表明，该算法在求解动态多目标优化问题时具有较好的性能。 2、文件夹中包括了该算法的论和相关Matlab代码的实现。

选课系统主要功能描述如下： （1）增加学生信息 该函数能实现单独对于某位学生的基本信息进行增加。（学生的基本信息包括：姓名，班级，性别，学号，选课信息等等） （2）增加课程信息 该函数能实现对课程的基本信息进行增加，增加课程种类。（课程的基本信息包括：课程的编号，课程名称，课程地址，任课老师，上课时间，选课的学生信息等等） （3）删除学生信息 删除该学生在选课系统中的选课信息，以及该学生的基本信息。（学生的基本信息包括：姓名，班级，性别，学号，选课信息等等） （4）删除课程信息 删除该课程的所有信息，在系统中将无法找到对于该课程的基本信息（课程的基本信息包括：课程的编号，课程名称，课程地址，任课老师，上课时间，选课的学生信息等等） （5）输出学生的选课信息 通过调用学生信息哈希表，可以实现输出该学生的所有基本信息。（学生的基本信息包括：姓名，班级，性别，学号，选课信息等等） （6）输出课程的选课系统 通过调用课程信息哈希表，可以实现输出该课程的所有基本信息。 注意：该资源只提供PPT汇报，更多信息（源代码）请联系博主》偏执≈