多目标粒子群优化算法(MOPSO) + 多目标进化算法(MOEA/D) - MATLAB实现
项目简介
本仓库提供了一个用MATLAB编写的高质量实现，专注于解决多目标优化问题。在复杂系统设计、工程规划、资源配置等多个领域，多目标优化是一个关键的计算工具，它能够帮助决策者找到多个相互冲突目标间的平衡点。本实现聚焦于两种高效算法：
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多目标粒子群优化（MOPSO）：一种基于粒子群优化（PSO）框架的算法，特别设计用于处理具有两个或更多目标的优化问题。通过模拟鸟群的搜索行为，MOPSO能够在解空间中高效地探索并逼近帕累托最优解集。
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多目标进化算法(D)（MOEA/D）：这是一种分解方法为基础的多目标进化算法，它将多目标优化问题分解为一系列单目标子问题来求解，从而有效地寻找帕累托前沿。
这两个算法均以结构化的方式实现，便于理解和进一步开发，非常适合学术研究和实际应用中的多目标优化任务。
主要特性
- 模块化代码：清晰的模块划分使得算法的核心部分易于理解与修改。
- 性能优化：针对MATLAB环境进行了代码优化，提升计算效率。
- 完整文档：包含必要的说明文档，帮助用户快速上手。
- 实例演示：提供了示例数据和测试案例，展示如何使用这些算法。
- 可扩展性：设计灵活，允许用户添加新的适应度函数或调整策略。
快速入门
- 安装要求：确保你的计算机上已安装MATLAB，并且版本尽量保持最新，以支持所有功能。
- 下载仓库：克隆或下载本仓库到本地。
- 运行示例：打开MATLAB，定位到项目根目录，运行提供的示例脚本，观察算法执行过程及结果。
- 自定义实验：根据需要，修改参数设置或引入自己的目标函数进行实验。
使用指导
- 对于初学者，推荐从阅读示例脚本开始，了解输入输出格式以及基本调用方式。
- 研究算法细节时，请查阅每种算法的主函数及其内部使用的辅助函数，理解其工作原理。
- 考虑到多目标优化的高度定制需求，鼓励用户深入阅读代码，以便根据具体问题调整算法配置。
注意事项
- 请尊重开源精神，合理使用代码，对于在学术作品中引用此资源，建议给出适当的致谢或参考文献。
- 在使用过程中如果发现问题或者有改进意见，欢迎提交GitHub issue或参与讨论。
加入多目标优化的探索之旅，利用这些强大的工具解决您面对的实际挑战吧！
本仓库致力于推动多目标优化领域的研究与应用，期待您的贡献和反馈。