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⛳️座右铭：行百里者，半于九十。



目录

​​💥1 概述​​

​​📚2 运行结果​​

​​🎉3 参考文献​​

​​👨‍💻4 Matlab代码实现​​


💥1 概述

       人工蜂鸟算法（AHA）是最近开发的一种基于生物的元启发式算法，它在处理单目标优化问题方面表现出优异的性能。尽管有其优点，但该算法只能解决一个目标的问题。为了解决复杂的多目标优化问题，包括工程设计问题，本研究开发了一种多目标AHA（MOAHA）。在MOAHA中，采用外部存档来保存帕累托最优解，并开发了一种基于动态消除的拥挤距离（DECD）方法来维护该存档以有效保护种群多样性。此外，将非支配排序策略与MOAHA相结合，构建了解更新机制，有效细化了帕累托最优解，提高了算法的收敛性。在收敛性、多样性和解决方案分布方面，在 28 个基准函数上，7 个竞争对手的卓越结果通过一套全面的测试得到了证明。MOAHA算法还应用于5个具有多个目标的实际工程设计问题，证明了其在处理具有未知真实帕累托最优解和前沿的挑战性现实世界多目标问题方面的优势。

📚2 运行结果

【多目标优化算法MOAHA】多目标人工蜂鸟算法（Matlab代码实现）_开发语言

部分代码：

%% 多目标蜂鸟优化算法
clc;
 clear;
  
 MaxIt=300;
 nPop=100;
 Dim=30;
 ArchiveSize=100; FunIndex=1;% ZDT1
    [ArchiveFit]=MOAHA(FunIndex,MaxIt,nPop,ArchiveSize);
     
     figure;
     plot(ArchiveFit(1,:),ArchiveFit(2,:),'r.');
     if FunIndex==5
         title(['ZDT',num2str(FunIndex+1)]);
     else
         title(['ZDT',num2str(FunIndex)]);
     end
     xlabel('f1');
     ylabel('f2');
     box on
     legend('PF');

🎉3 参考文献

[1]W. Zhao, Z. Zhang, S. Mirjalili, L. Wang, N. Khodadadi, S. M. Mirjalili. An effective multi-objective artificial hummingbird algorithm with dynamic elimination-based crowding distance for solving engineering design problems, Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, (2022), 115223

👨‍💻4 Matlab代码实现