【智能优化算法】多目标饥饿游戏算法MOHGS附Matlab代码
【智能优化算法】多目标饥饿游戏算法MOHGS附Matlab代码
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内容介绍
智能优化算法一直是人工智能领域的研究热点之一。在多目标优化问题中，饥饿游戏算法（MOHGS）是一种备受关注的智能优化算法。本文将介绍MOHGS算法的基本原理、特点以及在实际问题中的应用。
MOHGS算法是一种基于进化计算的多目标优化算法，它模拟了生物界中的饥饿游戏现象，通过竞争和合作来实现种群的进化。MOHGS算法的基本原理是将优化问题转化为一个多目标优化问题，并通过种群内的个体之间的竞争和合作来寻找最优解。在MOHGS算法中，个体之间通过竞争来提高自己的适应度，同时也通过合作来实现种群的多样性，从而更好地探索搜索空间。
MOHGS算法具有以下几个特点：首先，MOHGS算法采用了多目标优化的思想，能够同时优化多个目标函数，从而更好地反映实际问题的复杂性。其次，MOHGS算法引入了饥饿游戏的竞争和合作机制，能够有效地平衡个体之间的竞争和合作关系，从而更好地实现种群的进化。最后，MOHGS算法具有较强的鲁棒性和收敛性，能够在复杂的优化问题中取得较好的优化效果。
MOHGS算法在实际问题中有着广泛的应用。例如，在工程优化领域，MOHGS算法可以用于多目标优化设计、多目标决策等问题的求解；在电力系统优化领域，MOHGS算法可以用于多目标电力调度、多目标电网规划等问题的求解；在生物信息学领域，MOHGS算法可以用于多目标基因组优化、多目标蛋白质结构预测等问题的求解。因此，MOHGS算法在实际问题中具有广泛的应用前景。
总之，MOHGS算法作为一种多目标优化算法，具有较强的优化能力和广泛的应用前景。相信随着人工智能技术的不断发展，MOHGS算法将在更多的领域得到应用，并为实际问题的求解提供更好的解决方案。
部分代码
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Multi-Objective Grey Wolf Optimizer (MOGWO) %
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Source codes demo version 1.0 %
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Developed
in
MATLAB R2011b(7.13) %
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Author and programmer: Seyedali Mirjalili %
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e-Mail: %
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seyedali.mirjalili@griffithuni.edu.au %
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Homepage: http://www.alimirjalili.com %
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Main paper: %
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S. Mirjalili, S. Saremi, S. M. Mirjalili, L. Coelho, %
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Multi-objective grey wolf optimizer: A novel algorithm
for
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multi-criterion optimization, Expert Systems with Applications,%
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in
press, DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2015.10.039 % %
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I acknowledge that this version of MOGWO has been written using
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a large portion of the following code:
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MATLAB Code
for
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Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO) %
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Version 1.0 - Feb. 2011 %
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According to: %
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Carlos A. Coello Coello et al., %
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"Handling Multiple Objectives with Particle Swarm Optimization,"
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IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Vol. 8, No. 3, %
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pp. 256-279, June 2004. %
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Developed Using MATLAB R2009b (Version 7.9) %
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Programmed By: S. Mostapha Kalami Heris %
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e-Mail: %
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kalami@ee.kntu.ac.ir %
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Homepage: http://www.kalami.ir %
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function pop=DetermineDomination(pop)
npop=numel(pop);
for i=1:npop
pop(i).Dominated=false;
for j=1:i-1
if ~pop(j).Dominated
if Dominates(pop(i),pop(j))
pop(j).Dominated=true;
elseif Dominates(pop(j),pop(i))
pop(i).Dominated=true;
break;
end
end
end
end
end
⛳️ 运行结果
参考文献
[1] 杜敏智,周磊,曹永军.基于MOHBB-BC算法的DG配电网无功优化[C]//2017中国自动化大会(CAC2017)暨国际智能制造创新大会(CIMIC2017).2017.
[2] 李丽娟,梁靖昌.改进的多目标启发式粒子群算法及其在桁架结构设计中的应用[J].建筑科学与工程学报, 2016, 33(6):7.DOI:10.3969/j.issn.1673-2049.2016.06.006.