MATLAB算法实战应用案例精讲-【智能优化算法】多目标蚁狮优化算法（MOALO）(附matlab代码实现)

前言

多目标蚁狮优化算法（Multi-Objective Antlion Optimization，MOALO）是蚁狮优化算法算法的多目标版本，是Mirjalil 等人于2016年提出来的一种多目标优化算法。该算法首先使用一个存储库来存储迄今为止获得的非支配的帕累托最优解，然后使用轮盘赌轮机制选择解决方案，使用轮盘赌轮机制选择解决方案，以引导蚂蚁走向多目标搜索空间的期望区域。为了证明该算法的有效性，采用了一组标准的无约束和有约束测试函数进行验证。通过比较MOALO与NSGA-II和MOPSO来验证实验结果，该算法对测试函数的计算结果表明，该算法具有较高的收敛性和覆盖性。该算法在工程设计问题上的研究结果证明了它的适用性，也解决了具有挑战性的实际工程优化问题。

算法原理

算法思想

伪代码

代码实现

MATLAB

Draw_ZDT1.m

function TPF=Draw_ZDT1()

% TPF is the true Pareto optimal front
addpath('ZDT_set')

ObjectiveFunction=@(x) ZDT1(x);
x=0:0.01:1;
for i=1:size(x,2)
    TPF(i,:)=ObjectiveFunction([x(i) 0 0 0]);
end
line(TPF(:,1),TPF(:,2));
title('ZDT1')

xlabel('f1')
ylabel('f2')
b