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Multiple Objective Multi-Verse Optimization Algorithm

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简介：
简介：多目标多宇宙优化算法（MOMVO）是一种先进的优化技术，结合了多目标处理与多宇宙理论，旨在解决复杂问题中的多目标寻优难题。 S. Mirjalili, P. Jangir, S. Z. Mirjalili, S. Saremi, and I. N. Trivedi. Optimization of problems with multiple objectives using the multi-verse optimization algorithm. Knowledge-based Systems, 2017.

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  • Multiple Objective Multi-Verse Optimization Algorithm
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    简介：多目标多宇宙优化算法（MOMVO）是一种先进的优化技术，结合了多目标处理与多宇宙理论，旨在解决复杂问题中的多目标寻优难题。 S. Mirjalili, P. Jangir, S. Z. Mirjalili, S. Saremi, and I. N. Trivedi. Optimization of problems with multiple objectives using the multi-verse optimization algorithm. Knowledge-based Systems, 2017.
     
  • Multi-objective cooperative artificial bee colony algorithm...
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    本研究提出了一种多目标协同人工蜂群算法，旨在优化复杂问题中的多个冲突目标。该方法通过模拟蜜蜂觅食行为实现高效搜索和解空间探索，为解决工程设计、经济规划等领域的实际难题提供了新思路。 射频识别（RFID）技术正在迅速发展成为物体识别和跟踪应用中的关键技术。这导致了在大规模RFID部署环境中出现最具挑战性的RFID网络规划（RNP）问题。RNP已被证明是一个涉及多个目标和约束的NP难解问题，解决多目标RNP（MORNP）的进化算法和群智能算法的应用已经引起了广泛关注。
     
  • Multi-Verse Enhancer
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    Multi-Verse Enhancer是一款创新性的软件工具，它能够帮助用户优化和管理跨多个数字平台的数据与应用，提升工作效率和用户体验。 S. Mirjalili, S. M. Mirjalili, A. Hatamlou 提出的 Multi-Verse Optimizer 是一种受自然启发的全局优化算法，在《Neural Computing and Applications》期刊上发表，2015年，DOI: 10.1007/s00521-015-1870-7。
     
  • MATLAB拓扑优化代码-Multi-objective-concurrent-topology-optimization-in-MATLAB: 在MATLAB中的...
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    这段代码库提供了在MATLAB中进行多目标并行拓扑优化的方法和工具。它为工程师和研究人员提供了一个强大的平台，用于探索结构设计的最优解集，在满足多个性能指标的同时实现材料分布的最佳化。通过使用先进的算法，该资源能够帮助用户快速准确地找到轻量化、高强度等特性兼备的设计方案。 本段落提出了一套紧凑高效的Matlab代码用于并行拓扑优化，在二维场景及三维情况下的多尺度复合结构并发拓扑优化均可适用。通过改进的SIMP方法进行并行设计，并采用基于能量的均化法评估微观结构的有效宏观特性。文中提供的2D和3DMatlab代码分别由88行和169行组成，主要贡献如下：（1）为蜂窝复合材料结构开发了拓扑优化算法体系；（2）编写了一套用于计算三维等参单元刚度矩阵的程序；（3）利用EBHM方法预测二维及三维材料微观结构的有效宏观特性；（4）设计出在两个尺度上进行目标函数对设计方案变量敏感性分析的相关代码。
     
  • Evolutionary Approaches to Multi-Objective Problem Solving
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    《Evolutionary Approaches to Multi-Objective Problem Solving》一书探讨了利用进化算法解决复杂多目标问题的方法和策略，涵盖了理论研究与实际应用。 Evolutionary Algorithms for Solving Multi-Objective Problems (Genetic and Evolutionary Computation)是一本关于使用遗传算法和其他进化计算方法解决多目标优化问题的书籍或论文。这类研究通常探讨如何通过模拟自然选择和基因重组等生物进化过程来寻找复杂问题的最佳解决方案，尤其是在需要平衡多个冲突目标的情况下。
     
  • NSGANetV2: Evolutionary Multi-Objective Surrogate-Based Assistance
    优质
    NSGANetV2是一种基于进化多目标代理协助的方法，通过改进的遗传算法优化复杂问题的多个目标，在效率与准确性之间实现良好平衡。 《NSGANetV2：进化多目标代理辅助神经架构搜索》 在深度学习领域，神经架构搜索（NAS）是一种重要的技术手段，旨在自动寻找最优的计算机视觉模型结构。然而，传统的基于进化计算（EC）的方法由于其高昂的计算成本而受到限制，并且大多数的研究集中在如ImageNet、CIFAR-10和CIFAR-100这样的标准数据集上，这些研究在实际应用中的推广效果有限。 针对上述问题，NSGANetV2提出了一种创新性的解决方案。该方法的核心在于构建了两个代理模型来提高搜索效率并降低计算负担。第一个代理模型位于架构层面（即上层目标函数），其主要目的是优化采样效率；通过高效地评估架构减少了底层的优化次数。第二个代理模型则在权重层面（即下层目标函数）运作，利用超网中的权重共享机制加速了梯度下降训练过程。 NSGANetV2的设计涵盖了卷积神经网络（CNN）的四个关键维度：深度、宽度、内核大小和输入分辨率。每个基本块至少包含两层，并且特征图的输入尺寸被控制在192到256之间，以确保不同架构具有固定长度表示。此外，整个CNN结构由五个连续连接的基本块组成，在每一模块中搜索层数并应用倒置瓶颈结构以及可调膨胀率和卷积核大小来适应不同的任务需求。 上层代理模型的建立旨在解决高层优化过程中的计算成本问题；通过使用如多层感知器、分类回归树及径向基函数等预测架构准确性的方法，然后利用自适应切换机制在迭代中选择最佳预测模型，从而减少了对真实评估数据的需求。下层代理模型则借助权重共享的超网进行训练，为搜索过程提供初始化权重以加快其进程。 实验结果表明，在六个不同的非标准数据集上NSGANetV2展示了强大的泛化能力和有效性，证明了该方法具有普遍适用性。这说明结合多目标优化和高效代理模型的方法能够使NAS在各种实际应用场景中得到更广泛的应用和发展。
     
  • Beluga Whale Optimization (BWO) Algorithm Matlab Code
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    简介：Beluga鲸优化算法（BWO）的Matlab代码实现，模仿白鲸的社会行为和觅食策略，适用于解决复杂的优化问题。 白鲸优化（Beluga Whale Optimization, BWO）算法是由 Changting Zhong 等人在2022年提出的一种新型元启发式优化算法。该算法的灵感来源于白鲸群体觅食行为，如游泳、捕猎等，并包括探索阶段和开发阶段。白鲸以其成年后洁白的颜色而著称，被称为“海洋中的金丝雀”，因为它们能发出多种声音。这些生物拥有敏锐的听觉和视觉能力，能够通过声波导航并进行狩猎活动。 作为高度群居性的动物，白鲸通常以2到25只个体组成群体。然而，在夏季时，由于河口地区种群密度较高，它们会受到虎鲸、北极熊以及人类的威胁。此外，在迁徙过程中，一些白鲸可能会意外坠入深海而死亡，这种现象被称为“鲸鱼坠落”。
     
  • Evolutionary Algorithms in Multi-Objective Problem Solving (Second Edition)...
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    《进化算法在多目标问题求解中的应用（第二版）》一书深入探讨了如何利用进化计算技术解决复杂多目标优化问题，提供了最新的理论进展和实际案例分析。 2007年出版的一本关于进化多目标优化研究领域的最新专著。
     
  • Jaya: An Advanced Optimization Algorithm and Its Engineering Applications...
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    Jaya介绍了一种先进的优化算法及其在工程领域的应用。该算法无需调整参数且适用范围广，适用于连续、离散及混合型问题求解，在多个领域展现出了卓越的性能和效率。 这本关于优化算法的电子书是高清版本，最新且经典的作品，提供英文版供读者学习参考。
     
  • Jaya: An Advanced Optimization Algorithm and Its Engineering Applications...
    优质
    Jaya介绍了一种高级优化算法及其在工程领域的应用。该算法不依赖于操作符和参数调整，适用于各种连续及离散问题求解。 1. 简介 2. Jaya优化算法及其变体的概述以及相关理论基础 3. 在受约束与不受约束基准函数上的应用 4. 利用Jaya算法及其变种进行换热器单目标及多目标设计优化的研究 5. 通过Jaya算法及其改进版本对热管和散热器实施单目标和多目标设计优化的探讨 6. Jaya算法及其修改版在冰蓄冷系统中的应用，实现多目标设计优化 7. 现代与传统加工工艺中使用Jaya算法及变体进行单目标和多目标优化的研究 8. 利用Jaya算法及其改进展开纳米精加工的单目标和多目标优化分析 9. 铸造工艺领域内应用Jaya算法及其改进版实施单目标和多目标优化 10. Jaya算法及修改版本在工程科学领域的广泛应用与研究