多目标人工秃鹫优化算法（MATLAB源码分享，智能优化算法）——提出并实现多目标优化方案

简介：
本项目提出了一种新颖的人工秃鹫优化算法，并应用于多目标问题求解。通过MATLAB实现该算法，为复杂工程中的智能优化提供了新的解决方案。 多目标人工秃鹫优化算法（MATLAB源码分享）提出了一种针对多目标优化问题的改进版人工秃鹫优化算法（AVOA）。该方法借鉴了非洲秃鹫的行为模式，通过档案、网格和领导者选择机制来开发MOAVOA。经过测试表明，在八个真实世界工程设计问题以及十七个无约束与约束数学优化问题上，提出的MOAVOA在估计帕累托最优解方面表现出色。 此外，将MOAVOA与其他多目标算法进行了比较，包括多目标粒子群优化、多目标蚁狮优化、多目标多元优化、多目的遗传算法、多目标Salp群算法和多目标灰狼优化。这些对比使用了代际距离、反向代际距离以及最大传播与间隔性能指标来评估效果。 最终结果表明，MOAVOA能够超越其他方法，在解决具有挑战性的多目标问题方面表现出显著的优势。