39、多目标优化与交通事故预测：前沿算法与模型解析

多目标优化与交通事故预测：前沿算法与模型解析

1 多目标鹈鹕优化算法（MOPOA）在工程设计问题中的应用

1.1 四杆桁架设计问题

在四杆桁架设计问题中，MOPOA 被用于寻找最优解。为了进行公平比较，进行了 10000 次函数评估，并对 30 次独立运行的结果进行统计测量，包括均值和标准差。将 MOPOA 的结果与 NSGA - II、MOPSO、MWCA、micro - GA 和 PAES 等算法进行对比。

从 GD 指标来看，MOPOA 表现出色，其获得的帕累托前沿非常接近真实的帕累托前沿，这表明 MOPOA 具有较高的收敛能力。同时，S 指标的均值与其他方法相比非常小，说明 MOPOA 在候选解中具有良好的分布性。而且，两个指标的标准差都很小，显示了 MOPOA 的一致性。

方法	GD（均值）	GD（标准差）	S（均值）	S（标准差）
NSGA - II	0.3601	0.0470	2.3635	0.2551
MOPSO	0.3741	0.0422	2.5303	0.2275