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Matlab中的TriMOEA-TAnR代码：采用双档案与重组策略的多模态多目标优化算法（发表于IEEE进化计算期刊）

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简介：
本研究在IEEE进化计算期刊上发表了关于TriMOEA-TAnR的论文，介绍了一种结合双档案和重组策略的创新性多模态多目标优化算法。该算法利用Matlab实现，有效提升了复杂问题求解能力。 在MATLAB中，TriMOEA-TA&R、MMMOP1-6 和 IGDM 的代码来源于刘元平等人发表的研究成果：“使用双归档与复合策略的多模态多目标进化算法”，该论文由IEEE Transactions on Evolutionary Computation 在2019年4月刊载。这些代码依赖于PlatEMO v1.6版本，此平台是由叶田等在《IEEE计算智能杂志》中介绍的一种用于进化多目标优化的MATLAB工具。 将所有相关文件放入PlatEMO主目录后即可运行上述算法。需要注意的是，由于 .mat 文件不保存Pareto最优集，因此无法通过 PlatEMO 自动计算IGDM值。关于如何手动执行 IGDM 计算，请参考 CalculateIGDM.m 脚本中的示例说明。 此外，PFPS文件夹包含了 MMMOP1-6 问题的帕累托前沿和集合数据。同时，文中还提到蔡同悦等人在《IEEE进化计算交易》上发表的一篇文章，介绍了一种使用环形拓扑解决多模态多目标优化问题的方法。

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    本研究在IEEE进化计算期刊上发表了关于TriMOEA-TAnR的论文，介绍了一种结合双档案和重组策略的创新性多模态多目标优化算法。该算法利用Matlab实现，有效提升了复杂问题求解能力。 在MATLAB中，TriMOEA-TA&R、MMMOP1-6 和 IGDM 的代码来源于刘元平等人发表的研究成果：“使用双归档与复合策略的多模态多目标进化算法”，该论文由IEEE Transactions on Evolutionary Computation 在2019年4月刊载。这些代码依赖于PlatEMO v1.6版本，此平台是由叶田等在《IEEE计算智能杂志》中介绍的一种用于进化多目标优化的MATLAB工具。 将所有相关文件放入PlatEMO主目录后即可运行上述算法。需要注意的是，由于 .mat 文件不保存Pareto最优集，因此无法通过 PlatEMO 自动计算IGDM值。关于如何手动执行 IGDM 计算，请参考 CalculateIGDM.m 脚本中的示例说明。 此外，PFPS文件夹包含了 MMMOP1-6 问题的帕累托前沿和集合数据。同时，文中还提到蔡同悦等人在《IEEE进化计算交易》上发表的一篇文章，介绍了一种使用环形拓扑解决多模态多目标优化问题的方法。
     
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