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该项目提供了一套完整的代码，用于实现多目标粒子群优化算法。
NSGA3多目标优化算法
提出趋磁性细菌多目标优化算法(MTBMO). 该算法以趋磁性细菌优化算法(MBOA) 中磁小体(MTSs) 的生成机制为基础, 设计适用于多目标优化的新型MTSs 磁矩调节机制, 确保群体的收敛性;
针对传统遗传算法求解的缺陷及多目标TSP问题解的特性，进行了一系列的改进，首先采用Grefenstettet编码对候选初始解进行编码，引进了一个线性函数来计算选择概率，提出了一种改进的交叉和变异
基于多目标优化的两级车辆路径问题，探讨了其优化模型及其研究方法。通过对路径的分析和优化，可以实现车辆运输的最优化，为物流行业带来更高效的服务体验。
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为提高多目标粒子群优化（MOPSO）算法处理多目标优化问题的性能，降低计算复杂度，改善算法的收敛性，提出了一种改进的多目标粒子群优化算法。通过运用比例分布及跳数改进机制策略的方法，使该算法不仅继承了M
PlatEMO平台是由课题组田野师兄进行开发的,里面包含了众多经典多目标优化算法的matlab代码,需要的自行下载(仅仅限粉丝下载)
包含NSGA-II代码，使用JAVA语言编写。里面还包含多种目标算法。
多目标优化问题经典测试函数，多个多目标优化问题经典测试函数，用于算法测试，matlab程序
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