多目标优化算法（二）MOEAD及MOEAD与NSGA-Ⅱ的对比

最新推荐文章于 2025-06-23 15:08:45 发布
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#进化计算 #多目标优化 #NSGA2 #MOEAD #人工智能

本文分享了一个科研算法的实现过程，并与NSGA-Ⅱ进行了对比分析，成功复现了张青富老师的论文成果。文中提供了MATLAB代码、论文原文及实验数据供读者深入研究。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

前言
这个算法是本人接触科研学习实现的第二个算法，除了单纯实现此算法外，还与NSGA-Ⅱ进行了对比，复现了张青富老师的论文，以下是具体的内容，结尾附上MATLAB代码、论文原文及实验数据供读者参考。
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matlab代码、文档和原文链接：
https://download.youkuaiyun.com/download/qq_40434430/10709242

MOEAD和NSGA2对比实验1
08-08
1.1 多目标优化问题一个多目标优化问题（MOP）可以被描述如下：这里Ω是变量（决策）空间，F：ΩRm包含m个实值目标函数，Rm被叫做目标空间 1.2 Pare
两种较新多目标优化算法对比（多目标小龙虾优化算法MOCOA+多目标霸王龙优化算法MOTROA）
m0_62871758的博客
02-06 847
多目标小龙虾优化算法MOCOA+多目标霸王龙优化算法MOTROA，均为较新的优化算法，具有较强的研究价值,也可增加其他算法进来，使得测试函数对比图更加清晰绚丽。 可以基于一种算法做改进，然后与经典的多目标优化算法，如NSGA-2,NSGA-3，MODE等等，整合到一张图上，对比效果图应该会非常直观好看。
深入探究DTLZ测试函数：多目标优化的评估与实战
最新发布
weixin_35705784的博客
06-23 765
在多目标优化问题的研究中，DTLZ（Deb, Thiele, Laumanns, and Zitzler）函数系列被广泛作为基准测试函数来评估算法性能。DTLZ函数能够生成具有不同特性的Pareto前沿，这些特性包括但不限于解的分布均匀性、维度的变化以及解的连续性与非线性依赖性。由于其设计上的灵活性，DTLZ函数能够模拟出各种各样的实际应用场景，为算法的开发和比较提供了丰富和多样的测试平台。
五种多目标算法（MOGOA、MOMA、MODA、MOPSO、NSGA2）性能对比（MATLAB代码）
IT猿手
08-04 1666
MOGOA：多目标蝗虫优化算法MOMA：多目标蜉蝣算法MODA：多目标蜻蜓算法MOPSO：多目标粒子群优化算法NSGA2：非支配排序遗传算法II这些算法都是针对多目标优化问题设计的元启发式算法，每种算法都有其独特的特点和搜索策略。这是一种模拟蝗虫群体行为的算法，可能包括蝗虫的迁移和觅食行为。它将这些行为转化为搜索策略，以在多维目标空间中寻找最优解。蜉蝣算法是一种相对较新的算法，受到蜉蝣生命周期短、活动迅速的特性启发。该算法可能采用快速搜索策略，以在短时间内探索大范围的解空间。
c语言实现多目标优化,多目标优化算法（三）NSGA-Ⅱ和MOEAD的算法结果对比及c语言实现...
weixin_29589469的博客
05-23 605
本博文是在之前两次多目标优化算法的学习成果上再次实验得到的结果，只是之前使用的编程语言为matlab和python，此次结果是用c语言编程得到的，图是用matlab画的，具体的算法解析请看我前面的两篇博文。1.https://blog.youkuaiyun.com/qq_40434430/article/details/828765722.https://blog.youkuaiyun.com/qq_40434430/a...
MOEAD和NSGA2对比及实验所有结果
03-30
包含MOEAD和NSGA2两种多目标优化的所有结果，同时有相关原始文档解释。
多目标优化算法（三）NSGA-Ⅱ和MOEAD的算法结果对比及c语言实现
晓风
10-23 8795
本博文是在之前两次多目标优化算法的学习成果上再次实验得到的结果，只是之前使用的编程语言为matlab和python，此次结果是用c语言编程得到的，图是用matlab画的，具体的算法解析请看我前面的两篇博文。1.https://blog.youkuaiyun.com/qq_40434430/article/details/82876572 2.https://blog.youkuaiyun.com/qq_...
多目标优化算法：MOFPA、MOFA、MOCS、MOBA、MOHHO五种多目标优化算法性能对比（提供MATLAB源码）
IT猿手
12-06 5245
多目标花朵授粉算法（MOFPA） 多目标萤火虫算法（MOFA） 多目标布谷鸟搜索算法（MOCS） 多目标蝙蝠优化算法（MOBA） 多目标哈里斯鹰优化算法（MOHHO） 参考文献： 将MOFPA、MOFA、MOCS、MOBA、MOHHO五种多目标优化算法分别在ZDT1、ZDT2、ZDT3、ZDT4、ZDT6上进行对比测试。 测试函数详解 测试结果： ZDT1： ZDT2： ZDT3： 由此可以看出MOCS、MOBA、MOHHO分别在测试集上平分秋色，而MOFPA、MOFA在测试集上略显不足
五种多目标优化算法（MOFA、NSWOA、MOJS、MOAHA、MOPSO）性能对比（提供MATLAB代码）
IT猿手
02-25 8024
多目标优化算法是用于解决具有多个目标函数的优化问题的一类算法。其求解流程通常包括以下几个步骤：1. 定义问题：首先需要明确问题的目标函数和约束条件。多目标优化问题通常涉及多个目标函数，这些目标函数可能存在冲突，需要在不同目标之间进行权衡。2. 生成初始解集：通过随机生成或者其他混沌映射生成一组初始解集。这些初始解集通常是在可行解空间内随机分布的。3. 评估解集：对初始解集中的每个解进行评估，计算其在各个目标函数上的值。这些值可以用来衡量解的优劣程度。
多目标优化算法NSGAII-and-MOEA-D
11-10
这里我们关注的焦点是两种著名的多目标优化算法：非支配排序遗传算法第二代（NSGA-II）和多目标进化算法D（MOEA-D）。这两种算法都是基于演化计算的框架，用于寻找多目标优化问题的帕累托最优解集。 **NSGA-II（非...
moead优化算法
09-16
moead优化算法摘要：在传统的多目标优化问题上常常使用分解策略。但是，这项策略还没有被广泛的应用到多目标进化优化中。本文提出了一种基于分解的多目标进化算法。该算法将一个多目标优化问题分解为一组？？？单目标优化问题并对它们同时优化。通过利用与每一个子问题相邻的子问题的优化信息来优化它本身，这是的该算法比MOGLS和非支配排序遗传算法NSGA-Ⅱ相比有更低的计算复杂度。实验结果证明：在0-1背包问题和连续的多目标优化问题上，利用一些简单的分解方法本算法就可以比MOGLS和NSGA-Ⅱ表现的更加出色或者表现相近。实验也表明目标正态化的MOEA/D算法可以解决规模范围相异的多目标问题，同时使用一个先进分解方法的MOEA/D可以产生一组分别非常均匀的解对于有3个目标问题的测试样例。最后，MOEA/D在较小种群数量是的性能，还有可扩展性和敏感性都在本篇论文中通过实验经行了相应的研究。
基于MOEA/D的多目标优化算法
07-11
保证可以运行的MOEAD程序，MATLAB版。程序包里的测试函数时ZDT1，可以根据需要修改
多目标优化算法(二)MOEAD（C语言版）
10-23
本资源为MOEAD的C语言代码，实验问题为ZDT1,ZDT2,ZDT3,ZDT6,DTLZ1,DTLZ2。
多目标优化算法(二)MOEAD（python版）
10-12
本资源为MOEAD的python代码，实验问题为ZDT1,ZDT2,ZDT3,ZDT6,DTLZ1,DTLZ2，实验结果和文档见上一次的资源。
MOEAD_NSGA-2_MOEAD_多目标优化_遗传算法_NSGA_
10-01
本压缩包文件涉及的是一种名为"MOEAD"（Multi-Objective Evolutionary Algorithm based on Decomposition，基于分解的多目标进化算法）的优化方法，以及著名的"NSGA-2"（Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm II...
基于MOEAD 和 NSGA-II多目标优化算法解决柔性车间调度问题 附Python代码.rar
03-11
MOEA/D（多目标进化算法基于分解）和NSGA-II（非支配排序遗传算法II）是目前流行的两种多目标优化算法，它们通过模拟自然选择和遗传机制来逼近Pareto最优解集。MOEA/D将多目标优化问题分解为一系列单目标子问题，并...
基于MOEAD与NSGA-2的多目标优化算法研究
标签中的"NSGA-2"、"MOEAD"、"多目标优化"和"遗传算法"均为当前优化领域的热门研究方向，它们各自有着独立的研究内容和应用范畴，但也在多目标优化问题的研究中交叉使用。 在描述中提到，文件主要使用了NSGA-2算法...
多目标优化算法_多目标优化概论及基础算法ESMM与MMOE对比（二）
weixin_39840606的博客
12-14 1289
承接上文：链接：多目标优化概论及基础算法ESMM与MMOE对比这次这篇文章写点实用的。可以当做推荐算法工程师面试的考前突击，也可以当做面试官的面试题库。ESSM和MMOE都是最基本的算法，相当于多目标优化的入门级的读物。越经典越需要细嚼，温故而知新嘛。这些题目和答案都是我自己在看论文过程中自我提问和自我回答总结出来的。如果有不同看法和答案，欢迎留言交流，互为增长，互相启发。细节...
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