ZIP"NSSMA算法的Matlab实现：多目标优化测试与案例分析，超体积度量与算法定制",非支配排序多目标黏菌优化算法(NSSMA) - Matlab实现 测试函数包括ZDT、DTLZ、WFG 112.24KB

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"NSSMA算法的Matlab实现：多目标优化测试与案例分析，超体积度量与算法定制",非支配排序多目标黏菌优化算法(NSSMA) —— Matlab实现 测试函数包括ZDT、DTLZ、WFG、CF和UF共46个等，另外附有一个工程应用案例；评价指标包括超体积度量值HV、反向迭代距离IGD、迭代距离GD和空间评价SP等 可提供相关多目标算法定制、创新和改进多目标算法与预测算法结合程序定制，多目标优化等 代码质量极高，便于学习和理解 ,NSSMA; Matlab实现; 测试函数; 评价指标; 多目标算法定制; 算法创新; 程序定制; 优化算法; 代码质量高。,"多目标优化算法NSSMA的Matlab实现及工程应用案例"
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90341922/2/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90341922/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">非支配排序多目标黏菌优化算法<span class="ff2">（<span class="ff3">NSSMA</span>）</span>及其在<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">MATLAB<span class="_ _1"> </span></span>中的实现</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">一<span class="ff4">、</span>引言</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">随着优化问题日益复杂化<span class="ff2">，</span>多目标优化技术变得越来越重要<span class="ff4">。</span>非支配排序多目标黏菌优化算法<span class="ff2">（</span></div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">NSSMA<span class="ff2">）<span class="ff1">作为一种高效的进化算法</span>，<span class="ff1">用于解决复杂的多目标优化问题<span class="ff4">。</span>本文将围绕该算法展开</span>，<span class="ff1">从</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">MATLAB<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">实现到应用案例进行介绍<span class="ff2">，</span>并对相关的多目标算法的定制<span class="ff4">、</span>创新以及与其他算法的联合使用</span></div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">做简要的说明<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">二<span class="ff4">、</span>非支配排序多目标黏菌优化算法<span class="ff2">（<span class="ff3">NSSMA</span>）</span>简介</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">非支配排序多目标黏菌优化算法<span class="ff2">（<span class="ff3">NSSMA</span>）</span>是一种结合了多目标优化和黏菌优化思想的算法<span class="ff4">。</span>它通过</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">非支配排序和黏菌的觅食行为来寻找最优解集<span class="ff4">。</span>该算法具有全局搜索能力强<span class="ff4">、</span>收敛速度快等特点<span class="ff2">，</span>适</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">用于处理复杂的非线性<span class="ff4">、</span>多目标优化问题<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yb ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">三<span class="ff4">、<span class="ff3">NSSMA<span class="_ _1"> </span></span></span>在<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">MATLAB<span class="_ _1"> </span></span>中的实现</div><div class="t m0 x1 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">MATLAB<span class="_ _1"> </span></span>中实现<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">NSSMA<span class="ff2">，</span></span>主要包括算法的流程设计<span class="ff4">、</span>参数设置<span class="ff4">、</span>测试函数的定义和评价指标的计算</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">等<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 ye ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">算法流程设计<span class="ff2">：</span>首先<span class="ff2">，</span>根据问题的特点设计算法的流程<span class="ff2">，</span>包括初始化种群<span class="ff4">、</span>非支配排序<span class="ff4">、</span>选择<span class="ff4">、</span></span></div><div class="t m0 x2 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">交叉和变异等操作<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">参数设置<span class="ff2">：</span>根据问题的规模和复杂度<span class="ff2">，</span>设置合适的参数<span class="ff2">，</span>如种群大小<span class="ff4">、</span>迭代次数<span class="ff4">、</span>交叉概率和变</span></div><div class="t m0 x2 h2 y11 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">异概率等<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">3.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">测试函数定义<span class="ff2">：</span>根据需要选择合适的测试函数<span class="ff2">，</span>如<span class="_ _0"> </span></span>ZDT<span class="ff4">、</span>DTLZ<span class="ff4">、</span>WFG<span class="ff4">、</span>CF<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">和<span class="_ _0"> </span></span>UF<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">等<span class="ff2">，</span>用于评估</span></div><div class="t m0 x2 h2 y13 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">算法的性能<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">4.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">评价指标计算<span class="ff2">：</span>计算超体积度量值<span class="_ _0"> </span></span>HV<span class="ff4">、<span class="ff1">反向迭代距离<span class="_ _0"> </span></span></span>IGD<span class="ff4">、<span class="ff1">迭代距离<span class="_ _0"> </span></span></span>GD<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">和空间评价<span class="_ _0"> </span></span>SP<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">等评价</span></div><div class="t m0 x2 h2 y15 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">指标<span class="ff2">，</span>用于评估算法的优化效果<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">四<span class="ff4">、</span>测试函数与案例</div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">测试函数<span class="ff2">：</span>包括<span class="_ _0"> </span></span>ZDT<span class="ff4">、</span>DTLZ<span class="ff4">、</span>WFG<span class="ff4">、</span>CF<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">和<span class="_ _0"> </span></span>UF<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">等<span class="_ _0"> </span></span>46<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">个测试函数<span class="ff2">，</span>用于模拟各种复杂的优化问</span></div><div class="t m0 x2 h2 y18 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">题<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">工程应用案例<span class="ff2">：</span>可以结合具体的工程问题<span class="ff2">，</span>如机械设计<span class="ff4">、</span>控制系统设计等<span class="ff2">，</span>将<span class="_ _0"> </span></span>NSSMA<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">应用于实</span></div><div class="t m0 x2 h2 y1a ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">际问题的求解中<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">五<span class="ff4">、</span>多目标算法定制与创新</div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.568627,0.000000,0.000000,1.568627,0.000000,0.000000]}'></div></div>
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