说明：根据战场情况，实现多无人机实现多目标分配

说明：多目标优化案例分享，欢迎学习了解。NSGAII算法实现。

说明：萤火虫算法模拟了萤火虫的自然现象。真实的萤火虫自然地呈现出一种离散的闪烁模式，而萤火虫算法假设它们总是在发光。

说明：文档内容为普通多目标优化的代码案例，以供大家参考。

说明：多目标优化粒子群优化算法，适合学习与修改

说明：通过基本的遗传算法，实现简单的多目标优化的目标。得到较好的优化解。

说明：NSGA算法，对多个目标函数进行优化，得出优选的解集合

说明：使用NSGA2算法的，一种连接座的多目标优化示例，部分文件采用NFT神经网络工具箱生成

说明：基于遗传算法的多目标优化方法，简单例子方便使用

说明：MOEA/D的特点： 1 MOEA/D提供了一个简单但是有效的方法，那就是将分解的方法引入到多目标进化计算中。对于常常在数学规划领域发展的分解方法，它可以真正的被并入到EA中，通过使用MOEA/D框架来解决MOP问题。 2 因为MOEA/D算法是同时优化N标量子问题而不是直接将MOP问题作为一个整体来解决，那么对于传统的并不是基于分解的MOEA算法来说适应度分配和多样性控制的难度将在MOEA/D框架中得到降低。 3 MOEA/D算法有一个较低的计算复杂度相比于NSGA-Ⅱ和MOGLS。总体来说，在MOGLS和MOEA/D同时解决0-1背包问题测试样例中，两者使用相同的分解方法，MOEA/D在解的质量上表现更为出色。在一组连续的MOP样例测试中，使用了切比雪夫分解法的MOEA/D方法和NSGA-Ⅱ表现相近。在一个3目标的连续样例测试中，使用一个先进的分解方法的MOEA/D算法表现的比NSGA-Ⅱ出色许多。当MOEA/D算法使用一个小型种群时也可以产生一组种群数量少的分布均匀的解。 4 因为在MOEA/D中每一个解都和标量优化问题有关，所以使用标量优化方法显得很自然。相反，对于传统的不是基于分解的MOEA算法的一个缺点就是很难找到一个简单的方法来冲分利用标量优化算法。

说明：多目标程序优化，各种算法，成本费用优化，大家可以相互交流

说明：遗传算法代码，外加个人理解希望大吉你可以多多交流

说明：多目标遗传算法优化平台，很多很多遗传算法，还内置很多测试函数，而且可视化。

说明：多目标遗传优化算法（matlab） ，一种遗传算法的改进算法，适用于多目标优化

说明：遗传算法程序NSGA2，关于移动机器人路径规划。

说明：NSGA2主要是对NSGA算法的改进。NSGA是N. Srinivas 和 K. Deb在1995年发表的一篇名为《Multiobjective function optimization using nondominated sorting genetic algorithms》的论文中提出的。该算法在快速找到Pareto前沿和保持种群多样性方面都有很好的效果，不过在这么多年的应用中也出现了如下的一些问题

说明：PSO求解多目标优化问题Matlab代码，新手很容易上手，理解起来也不太难

说明：本案例主要讲述新型遗传算法——两字遗传算法。量子遗传算法是量子计算和遗传算法的几何体，是一种概率进化算法。

说明：多目标优化算法，其中含有10种不同种类的多目标优化算法如NSGA NSGA_II，含测试函数能直接运行。

说明：包含非支配排序的人工鱼群算法，实现多目标的优化，求取帕累托解集

说明：多目标遗传算法工具箱，操作简便，使用灵活，

说明：基于优化的灰狼算法可以解决多目标或者单目标优化问题

说明：多目标遗传算法二代，可直接使用，内有详细说明

说明：一类具有退化Pareto前缘的多目标优化问题的多参考向量生成

说明：工程实际中的许多优化问题是多目标的优化设计问题。通常情况下多个目标是处于冲突状态的,不存在一个最优设计使所有的目标同时达到最优,一个目标性能的改善,往往以其它一个或多个目标性能的降低为代价。无论采用自适应遗传算法还是其它在标准遗传算法基础上经过改进的遗传算法,如果采用加权组合法等将多目标转化为单目标的处理方法,就无法充分发挥遗传算法的优势。如果把遗传 算法与适用于多目标处理的几此协方法相结合,就能完全发挥遗传算法在多目标优化设计中的作用。

说明：NSGA2多目标优化算法，配上说明文档 NSGA-Ⅱ算法是 Srinivas 和 Deb 于 2000 年在 NSGA 的基础上提出的，它比 NSGA算法更加优越：它采用了快速非支配排序算法，计算复杂度比 NSGA 大大的降低；采用了拥挤度和拥挤度比较算子，代替了需要指定的共享半径 shareQ，并在快速排序后的同级比较中作为胜出标准，使准 Pareto 域中的个体能扩展到整个 Pareto 域，并均匀分布，保持了种群的多样性；引入了精英策略，扩大了采样空间，防止最佳个体的丢失，提高了算法的运算速度和鲁棒性。

说明：多目标优化测试平台，提供GUI操作界面，内含各类测试函数和算法，可直接获得数据

说明：带精英保留策略的多目标优化算法NSGA II

说明：遗传算法 目标优化 选定适应度函数 可直接使用压缩包内的文件进行计算