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TrRMMEDA（Transfer Learning-based Regularity Model-based Multiobjective Estimation of Distribution Algorithm）是2017年提出的一种基于迁移学习的动态多目标优化算法。双目标问题（DF1-DF9）：这些函数具有两个目标，用于测试算法在动态环境下的性能。三目标问题（DF10-DF14）：这些函数具有三个目标，增加了优化的复杂性。这些测试函数设计了不同的动态特性，以评估动态多目标优化算法的性能。

TrRMMEDA（Transfer Learning-based Regularity Model-based Multiobjective Estimation of Distribution Algorithm）是2017年提出的一种基于迁移学习的动态多目标优化算法。双目标问题（DF1-DF9）：这些函数具有两个目标，用于测试算法在动态环境下的性能。三目标问题（DF10-DF14）：这些函数具有三个目标，增加了优化的复杂性。这些测试函数设计了不同的动态特性，以评估动态多目标优化算法的性能。

基于支持向量回归预测器的MOEA/D（MOEA based on decomposition (MOEA/D) Assisted by a Support Vector Regression Predictor，MOEA/D-SVR）的基本思路是通过支持向量回归（SVR）模型对历史种群进行学习，预测生成新环境下的种群。MOEA/D-SVR是一种基于支持向量回归（SVR）的动态多目标进化优化算法，主要用于解决动态多目标优化问题（DMOPs）。

基于支持向量回归预测器的MOEA/D（MOEA based on decomposition (MOEA/D) Assisted by a Support Vector Regression Predictor，MOEA/D-SVR）的基本思路是通过支持向量回归（SVR）模型对历史数据进行学习，预测生成新环境下的解，将其与几种先进动态多目标优化算法进行对比，实验结果表明该算法具有很强的竞争力，但在求解某些特定类型动态多目标优化问题（DMOPs）时存在效果不佳的情况。

VARE - MOEA/D（Vector Autoregressive Evolution - Multi - Objective Evolutionary Algorithm based on Decomposition）是2023年提出的一种新型的动态多目标优化（DMO）算法，旨在有效处理随时间变化的多目标优化问题。它通过结合向量自回归（VAR）模型和环境感知超变异（EAH）策略，动态适应环境变化，预测新的 Pareto 最优解，并保持种群多样性。

种群预测策略（Population Prediction Strategy，PPS）是2013年提出的一种用于动态多目标进化算法（DMOEA）的预测策略，它利用历史信息预测新的种群，以快速适应环境变化。双目标问题（DF1-DF9）：这些函数具有两个目标，用于测试算法在动态环境下的性能。三目标问题（DF10-DF14）：这些函数具有三个目标，增加了优化的复杂性。这些测试函数设计了不同的动态特性，以评估动态多目标优化算法的性能。目标位置变化。

种群预测策略（Population Prediction Strategy，PPS）是2013年提出的一种用于动态多目标进化算法（DMOEA）的预测策略，它利用历史信息预测新的种群，以快速适应环境变化。双目标问题（DF1-DF9）：这些函数具有两个目标，用于测试算法在动态环境下的性能。三目标问题（DF10-DF14）：这些函数具有三个目标，增加了优化的复杂性。这些测试函数设计了不同的动态特性，以评估动态多目标优化算法的性能。目标位置变化。

是2017年提出的一种用于动态多目标优化（DMOPs）的混合进化算法，结合了稳态进化算法的快速跟踪能力和代际进化算法的良好多样性保持特性。算法框架初始化：创建初始父种群 P，并通过环境选择初始化精英种群 P 和存档 A。环境变化检测与响应：在每一代中，逐个检查种群成员是否发生变化。如果检测到变化，则启动变化响应机制。生成后代：通过选择父代个体并应用遗传操作（交叉和变异）生成新的后代个体。种群更新：将新生成的后代个体用于更新父种群 P 和存档 A。环境选择。

是2017年提出的一种用于动态多目标优化（DMOPs）的混合进化算法，结合了稳态进化算法的快速跟踪能力和代际进化算法的良好多样性保持特性。算法框架初始化：创建初始父种群 P，并通过环境选择初始化精英种群 P 和存档 A。环境变化检测与响应：在每一代中，逐个检查种群成员是否发生变化。如果检测到变化，则启动变化响应机制。生成后代：通过选择父代个体并应用遗传操作（交叉和变异）生成新的后代个体。种群更新：将新生成的后代个体用于更新父种群 P 和存档 A。环境选择。

VARE（Vector Autoregressive Evolution）算法是2023年提出的一种新型的动态多目标优化（DMO）算法，旨在有效处理随时间变化的多目标优化问题。它通过结合向量自回归（VAR）模型和环境感知超变异（EAH）策略，动态适应环境变化，预测新的 Pareto 最优解，并保持种群多样性。VARE 的主要贡献在于提出了一个能够考虑决策变量之间相互关系的 VAR 模型用于种群预测，并引入 EAH 策略来动态调整种群多样性。双目标问题（DF1-DF9）

VARE（Vector Autoregressive Evolution）算法是2023年提出的一种新型的动态多目标优化（DMO）算法，旨在有效处理随时间变化的多目标优化问题。它通过结合向量自回归（VAR）模型和环境感知超变异（EAH）策略，动态适应环境变化，预测新的 Pareto 最优解，并保持种群多样性。VARE 的主要贡献在于提出了一个能够考虑决策变量之间相互关系的 VAR 模型用于种群预测，并引入 EAH 策略来动态调整种群多样性。双目标问题（DF1-DF9）

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文件夹中包含基于自适应启动策略的混合交叉动态约束多目标优化算法(MC-DCMOEA)求解cec2018中14个测试函数在8种不同参数设置下的所有MATLAB代码，且包含四种评价指标（IGD，GD，HV，SP）的完整MATLAB代码，点击main.m即可运行。只需在main.m代码中更改TestProblem的值就可以选择不同测试函数，更改group的值就可以选择不同参数，代码中包含部分注释及参考文献，含有使用说明。

文件夹中包含基于自适应启动策略的混合交叉动态约束多目标优化算法(MC-DCMOEA)求解cec2023中10个测试函数在8种不同参数设置下的所有MATLAB代码，且包含四种评价指标（IGD，GD，HV，SP）的完整MATLAB代码，点击main.m即可运行。只需在main.m代码中更改TestProblem的值就可以选择不同测试函数，更改group的值就可以选择不同参数，代码中包含部分注释及参考文献，含有使用说明。

文件夹中包含基于自适应启动策略的混合交叉动态约束多目标优化算法(MC-DCMOEA)求解cec2015中12个测试函数（FDA4、FDA5、FDA5iso、FDA5dec、DIMP2、dMOP2、dMOP2_iso、dMOP2_dec、dMOP3、 HE2、HE7和HE9）在8种不同参数设置下的所有MATLAB代码，且包含四种评价指标（IGD，GD，HV，SP）的完整MATLAB代码，点击main.m即可运行。只需在main.m代码中更改TestProblem的值就可以选择不同测试函数，更改group的值

现实生活中,存在许多动态多目标优化问题(Dynamic Multi-objective Optimization Problems,DMOPs),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。其中，动态约束多目标优化（Dynamic Constrained Multiobjective Optimization，DCMO）是动态多目标优化

现实世界中，许多优化问题不仅具有多属性，而且与时间相关，即随着时间的变化，优化问题本身也发生改变，这类问题称为动态多目标优化问题（dynamic multi-objective optimization problems,DMOP)。DMOP是一类目标之间相互冲突，目标函数、约束函数和相关参数等可能随着时间的变化而改变的多目标优化问题。cec2015共包含12个测试函数，分别是FDA4、FDA5、FDA5iso、FDA5。

现实世界中，许多优化问题不仅具有多属性，而且与时间相关，即随着时间的变化，优化问题本身也发生改变，这类问题称为动态多目标优化问题（dynamic multi-objective optimization problems,DMOP)。

动态多目标野狗优化算法（Dynamic Multi-objective Dingo Optimization Algorithm，DMODOA）

动态多目标野狗优化算法（Dynamic Multi-objective Dingo Optimization Algorithm，DMODOA）

野狗优化算法（Dingo Optimization Algorithm，DOA）由Peraza-Vázquez等人于2021年模仿澳大利亚野狗的社会行为。该算法的灵感来自野狗的狩猎策略，这些策略包括迫害攻击，分组策略和拾荒行为。为了提高该方法的整体效率和性能，DOA中制定了四条规则的三种检索策略

现实世界中，许多优化问题不仅具有多属性，而且与时间相关，即随着时间的变化，优化问题本身也发生改变，这类问题称为动态多目标优化问题（dynamic multi-objective optimization problems,DMOP)。DMOP是一类目标之间相互冲突，目标函数、约束函数和相关参数等可能随着时间的变化而改变的多目标优化问题。

现实世界中，许多优化问题不仅具有多属性，而且与时间相关，即随着时间的变化，优化问题本身也发生改变，这类问题称为动态多目标优化问题（dynamic multi-objective optimization problems,DMOP)。DMOP是一类目标之间相互冲突，目标函数、约束函数和相关参数等可能随着时间的变化而改变的多目标优化问题。

现实世界中，许多优化问题不仅具有多属性，而且与时间相关，即随着时间的变化，优化问题本身也发生改变，这类问题称为动态多目标优化问题（dynamic multi-objective optimization problems,DMOP)。DMOP是一类目标之间相互冲突，目标函数、约束函数和相关参数等可能随着时间的变化而改变的多目标优化问题。

现实世界中，许多优化问题不仅具有多属性，而且与时间相关，即随着时间的变化，优化问题本身也发生改变，这类问题称为动态多目标优化问题（dynamic multi-objective optimization problems,DMOP)。DMOP是一类目标之间相互冲突，目标函数、约束函数和相关参数等可能随着时间的变化而改变的多目标优化问题。

现实世界中，许多优化问题不仅具有多属性，而且与时间相关，即随着时间的变化，优化问题本身也发生改变，这类问题称为动态多目标优化问题（dynamic multi-objective optimization problems,DMOP)。DMOP是一类目标之间相互冲突，目标函数、约束函数和相关参数等可能随着时间的变化而改变的多目标优化问题。

现实世界中，许多优化问题不仅具有多属性，而且与时间相关，即随着时间的变化，优化问题本身也发生改变，这类问题称为动态多目标优化问题（dynamic multi-objective optimization problems,DMOP)。DMOP是一类目标之间相互冲突，目标函数、约束函数和相关参数等可能随着时间的变化而改变的多目标优化问题。

现实世界中，许多优化问题不仅具有多属性，而且与时间相关，即随着时间的变化，优化问题本身也发生改变，这类问题称为动态多目标优化问题（dynamic multi-objective optimization problems,DMOP)。DMOP是一类目标之间相互冲突，目标函数、约束函数和相关参数等可能随着时间的变化而改变的多目标优化问题。

现实世界中，许多优化问题不仅具有多属性，而且与时间相关，即随着时间的变化，优化问题本身也发生改变，这类问题称为动态多目标优化问题（dynamic multi-objective optimization problems,DMOP)。DMOP是一类目标之间相互冲突，目标函数、约束函数和相关参数等可能随着时间的变化而改变的多目标优化问题。

现实世界中，许多优化问题不仅具有多属性，而且与时间相关，即随着时间的变化，优化问题本身也发生改变，这类问题称为动态多目标优化问题（dynamic multi-objective optimization problems,DMOP)。DMOP是一类目标之间相互冲突，目标函数、约束函数和相关参数等可能随着时间的变化而改变的多目标优化问题。

一个多目标优化问题如果需要同时优化具有多个依赖时间的、相互冲突的目标，并且需要适应环境的变化，这类问题称为动态多目标优化问题（DynamicMulti-objective Optimization Problems，DMOPs）。动态多目标优化问题与静态多目标优化问题的区别在于其最优解不再是一个固定不变的解，而是一个随时间变化的 Pareto 最优解（Pareto-optimal Solution Set，POS）。

猫群优化算法（DMOCSO）：源代码猫群优化算法（Cat Swarm Optimization）是基于猫科动物的捕食策略提出的一种新型的群优化算法，由Shu-An Chu等人在2006年首次提出。一般来说，猫大部分时间都处于休息状态，很少去搜寻和捕捉猎物。但是猫的警觉性非常高，即使在休息的时候也处于一种高度的警惕状态，时刻保持对周围环境的警戒搜寻；它们对于活动的目标具有强烈的好奇心，一旦发现目标便进行跟踪，并且能够迅速地捕获到猎物。猫群算法正是关注了猫的搜寻和跟踪两种行为。首先，将猫随机分布在整个搜索