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MSSA：基于Matlab的多目标Salp Swarm算法.zip

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简介：
这段资料提供了一个名为MSSA的工具箱，它是基于Matlab开发的一种用于解决复杂优化问题的多目标Salp Swarm算法。该算法模拟了海鞘群的群体行为来寻找最优解。此资源对于从事优化理论研究及应用的学生和研究人员具有重要价值。 包括称为多目标 Salp Swarm 算法 (MSSA) 的 Salp Swarm 算法 (SSA) 的多目标版本的源代码。S. Mirjalili, A.H. Gandomi, S.Z. Mirjalili, S. Saremi, H. Faris 和 S.M. Mirjalili 在《Advances in Engineering Software》上发表的文章中介绍了 Salp Swarm Algorithm，该算法是一种用于工程设计问题的生物启发式优化器。

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  • MSSA：基于Matlab的多目标Salp Swarm算法.zip
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    这段资料提供了一个名为MSSA的工具箱，它是基于Matlab开发的一种用于解决复杂优化问题的多目标Salp Swarm算法。该算法模拟了海鞘群的群体行为来寻找最优解。此资源对于从事优化理论研究及应用的学生和研究人员具有重要价值。 包括称为多目标 Salp Swarm 算法 (MSSA) 的 Salp Swarm 算法 (SSA) 的多目标版本的源代码。S. Mirjalili, A.H. Gandomi, S.Z. Mirjalili, S. Saremi, H. Faris 和 S.M. Mirjalili 在《Advances in Engineering Software》上发表的文章中介绍了 Salp Swarm Algorithm，该算法是一种用于工程设计问题的生物启发式优化器。
     
  • MATLAB开发-MSSA多目标SALP群算法
    优质
    本项目采用MATLAB实现MSSA（多目标Shuffled Leopard Algorithm）优化算法，旨在解决复杂工程问题中的多目标优化难题。 MATLAB开发 - MSSA多目标SALP群算法（Multi-Objective SALP Swarm Algorithm）。这是单目标SALP群算法（SSA）的多目标版本。
     
  • 【算法优化】多目标麻雀搜索改进算法(MSSA)【附带Matlab代码 1366期】.zip
    优质
    本资源提供一种用于解决复杂优化问题的创新算法——多目标麻雀搜索改进算法（MSSA），并包含实用的Matlab实现代码，助您深入理解和应用该算法。适合研究和学习使用。 代码运行的效果图可以在提供的压缩包中查看。
     
  • 基于Salp Swarm算法的特征选择研究：SSA在特征选择任务中的应用-MATLAB实现
    优质
    本研究采用Salp Swarm Algorithm (SSA)探索特征选择问题，并通过MATLAB实现其优化过程，旨在提升机器学习模型性能。 该工具箱提供了Salp Swarm算法（SSA）方法的“主”脚本，并通过使用基准数据集解决特征选择问题的例子来展示如何应用SSA。
     
  • 基于MATLAB的多目标粒子群算法
    优质
    本研究探讨了一种基于MATLAB实现的多目标粒子群优化算法，旨在解决复杂工程问题中的多目标决策难题。通过改进传统PSO算法，该方法有效提高了寻优效率和解的质量，在多个测试函数上验证了其优越性能。 MOPSO（多目标粒子群优化算法）可以直接运行。
     
  • 基于MATLAB的多目标进化算法NSGAⅡ
    优质
    简介：本文介绍了一种基于MATLAB实现的多目标优化方法——非支配排序遗传算法II（NSGA-II），探讨其在解决复杂工程问题中的应用与优势。 多目标进化算法NSGAⅡ（MATLAB）是一种用于解决多个优化目标问题的计算方法，在软件开发和科学研究中有广泛应用。该算法通过模拟自然选择过程来寻找最优解集，特别适用于处理复杂且相互冲突的目标函数。在使用时需具备一定的编程基础，尤其是对MATLAB环境熟悉者更为适用。
     
  • 基于MATLAB的多目标搜索算法研究
    优质
    本研究聚焦于利用MATLAB平台开发和优化多种多目标搜索算法，旨在提高复杂问题求解效率与精度。通过理论分析及实验验证，探索算法间的协同作用与改进策略。 基于MATLAB集成的多目标优化算法工具包涵盖了目前大部分多目标进化算法。
     
  • 基于MATLAB的多目标优化算法(NSGA-II)
    优质
    本研究采用MATLAB平台实现NSGA-II算法，旨在解决复杂工程问题中的多目标优化需求。通过模拟进化过程，有效寻找帕累托最优解集。 本资源适用于多个目标函数及变量的应用场景，例如三目标三变量的情况。
     
  • 基于MATLAB的多目标布谷鸟算法(MOCS)
    优质
    本研究提出了一种基于MATLAB平台实现的多目标优化算法——多目标布谷鸟搜索（MOCS），旨在有效解决复杂工程问题中的多目标决策难题。通过模拟自然界中布谷鸟的寄生孵化行为，该算法能够快速收敛并探索解空间，找到帕累托最优解集。 多目标布谷鸟算法MOCS的MATLAB实现代码可以用于解决复杂的优化问题。该算法基于自然界中的布谷鸟寄生行为，并结合了多种策略来提高搜索效率和解的质量。通过在MATLAB中编写这个算法，研究人员能够探索不同的应用场景并进行详细的参数调整以适应特定的需求。
     
  • 基于多目标粒子群算法解决多目标背包问题的Matlab代码.zip
    优质
    该资源包含使用改进型多目标粒子群优化算法解决复杂多目标背包问题的MATLAB源码，适用于科研和教学。 多目标搜索算法相比单目标算法更贴近实际问题，并且其求解结果更具参考价值。通过这种算法得出的不是单一最优解，而是一系列非劣解集，需要从中根据实际情况选择一个最合适的解决方案。 对于一个多目标背包问题而言：假设存在五类物品，每种类型中包含四种具体物品。任务是挑选出一种来自每个类别中的特定商品放入包内，在确保总重量不超过92公斤的前提下实现最大价值和最小体积的目标。这里P代表各个项目的经济价值，R表示它们的占用空间大小，而C则指代单个物件的质量。（具体的数值详情可以在代码中查看）。