MATLAB算法实战应用案例精讲-【优化算法】多元宇宙优化算法(MVO)&多目标多元宇宙优化算法（MOMVO）（附matlab代码实现）

目录

前言

算法原理

算法思想

1. 初始化

2. 选择

3. 移动

 算法步骤

伪代码

流程图

优缺点

1 优点

2 缺点

应用案例

多元宇宙算法求解电力系统多目标优化问题

（1）概述

（3）多元宇宙算法 

 （4）代码实现

(5)结论

 知识拓展

基于自适应压缩因子和柯西变异的多元宇宙优化算法

1.1引言

1.2 改进策略

1.3 伪代码及流程图 

1.4 性能测试及结果分析

复数编码多元宇宙优化算法

1.1引言

1.2 复数编码方法及改进策略

1.3 伪代码和流程图 

1.4 性能测试及结果分析

1.5 IIR 系统辨识的应用

混沌多元宇宙优化算法用于 PID 控制器设计

1.1 引言

1.2 PID 控制器的设计

1.3 混沌多元宇宙优化算法及其应用

1.4 仿真实验及分析

 差分变异多元宇宙优化算法用于无人战斗机路径规划

1.1引言

1.2 UCAV 路径规划数学模型

1.3 差分变异多元宇宙优化算法及其应用

1.4 仿真实验及讨论

代码实现

MATLAB

多元宇宙优化算法

多目标多元宇宙优化算法

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前言

多目标多元宇宙优化算法（Multi-Objective Multi-Verse Optimizer ，MOMVO）是Seyedali Mirjalili等人于2017年提出的一种多目标优化算法，算法原理与MVO类似。为了维护和改进所获得的Pareto解的覆盖率，使用了一个带有更新机制的archive。为了测试MOMVO的性能，采用了80个测试算例，包括49个无约束多目标测试函数，10个有约束多目标测试函数和21个多目标工程设计问题。利用各种性能指标与其他算法进行了定量和定性的比较，表明了MOMVO算法具有在解决不同特征的广泛问题方面的优点。

物理学中的多元宇宙理论是 MVO 算法的灵感来源，它解释说除了我们生活的宇宙之外

还有其他的宇宙存在。宇宙个体的出现是单个巨大爆炸产生的结果，多个巨大爆炸便促成了

整个多元宇宙种群的诞生。白洞、黑洞和虫洞是多元宇宙理论中的三个核心概念。在整个多