• 五种多目标优化算法(MOGWO、MOJS、NSWOA、MOPSO、MOAHA)性能对比(提供MATLAB代码)


    一、5种多目标优化算法简介

    1.1MOGWO

    1.2MOJS

    1.3NSWOA

    1.4MOPSO

    1.5MOAHA

    二、5种多目标优化算法性能对比

    为了测试5种算法的性能将其求解9个多目标测试函数(zdt1、zdt2 、zdt3、 zdt4、 zdt6 、Schaffer、 Kursawe 、Viennet2、 Viennet3),其中Viennet2 与Viennet3的目标为3,其余测试函数的目标为2,并采用6种评价指标(IGD、GD、HV、Coverage、Spread、Spacing)进行评价对比

    2.1部分代码

    close all;
    clear ;
    clc;
    addpath('./MOJS/')%添加算法路径
    addpath('./MOGWO/')%添加算法路径
    addpath('./NSWOA/')%添加算法路径
    addpath('./MOPSO/')%添加算法路径
    addpath('./MOAHA/')%添加算法路径
    %%
    % TestProblem测试问题说明:
    %一共9个多目标测试函数1-9分别是: zdt1 zdt2 zdt3 zdt4 zdt6 Schaffer  Kursawe Viennet2 Viennet3
    %%
    TestProblem=9;%测试函数1-9
    MultiObj = GetFunInfo(TestProblem);
    MultiObjFnc=MultiObj.name;%问题名
    % Parameters
    params.Np = 100;        % Population size 种群大小
    params.Nr = 200;        % Repository size 外部存档
    params.maxgen=50;    % Maximum number of generations 最大迭代次数
    numOfObj=MultiObj.numOfObj;%目标函数个数
    %% 算法求解,分别得到paretoPOS和paretoPOF
    [Xbest1,Fbest1] = MOGWO(params,MultiObj);
    [Xbest2,Fbest2] = MOJS(params,MultiObj);
    [Xbest3,Fbest3]  = NSWOA(params,MultiObj);
    [Xbest4,Fbest4] = MOPSO(params,MultiObj);
    [Xbest5,Fbest5]  = MOAHA(params,MultiObj);
    FbestData(1).data=Fbest1;
    FbestData(2).data=Fbest2;
    FbestData(3).data=Fbest3;
    FbestData(4).data=Fbest4;
    FbestData(5).data=Fbest5;
    %% 获取测试函数的真实pareto前沿
    True_Pareto=MultiObj.truePF;
    %% 计算每个算法的评价指标
    % ResultData的值分别是IGD、GD、HV、Coverage、Spread、Spacing
    for i=1:5
        Fbest=FbestData(i).data;
        ResultData(i,:)=[IGD(Fbest,True_Pareto),GD(Fbest,True_Pareto),HV(Fbest,True_Pareto),Coverage(Fbest,True_Pareto),Spread(Fbest,True_Pareto),Spacing(Fbest,True_Pareto)];
    end
    
    
    %% 画图
    PlotFigure;
    

    2.2部分结果

    (1)以ZDT3为例:

    (2)以Viennet3为例:

    三、完整MATLAB代码

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/2401_82411023/article/details/136199083