这段内容介绍了一个基于差分进化（DE）的基础多目标优化算法的MATLAB实现。通过改进的经典DE框架，旨在解决复杂工程问题中的多目标决策难题。
该工具集包含以下文件：
1) MODEparam.m：生成运行MODE优化算法所需的参数。
2) MODE.m：执行基于差分进化（DE）算法的基本多目标优化方法的代码，具体参考文献为“Storn, R., Price, K., 1997。差分进化：一种简单有效的连续空间全局优化启发式方法。”当只有一个目标被优化时，使用标准 DE 算法；如果有两个或多个目标，则在贪婪选择步骤中应用优势关系。
3) CostFunction.m：定义了要进行优化的成本函数。
本研究探讨了利用MATLAB平台实现多目标粒子群优化（PSO）算法的应用，特别聚焦于复杂问题的求解策略与性能评估。通过案例分析展示了该算法的有效性及灵活性，为工程设计、经济管理等领域的决策支持提供了新视角。
Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO) was introduced by Coello Coello et al. in 2004. It is a multi-objective variant of PSO that integrates the Pareto Envelope and grid-making technique, similar to the approach used in the Pareto Envelope-based Selection Algorithm for addressing multi-objective optimization problems.
本项目介绍了一种新颖的鲸鱼优化算法(WOA)，专门针对单目标优化问题设计。通过MATLAB实现，展示其高效解决问题的能力和广泛的应用潜力。
鲸鱼优化算法（WOA）是一种新型的用于解决优化问题的技术。该算法通过模拟座头鲸在寻找猎物、包围猎物以及使用气泡网捕食的行为来实现其功能，具体包括三个操作符。
相关论文信息如下：S. Mirjalili 和 A. Lewis 的《鲸鱼优化算法》，发表于《工程软件进展》期刊，DOI为 http://dx.doi.org/10.1016/j.advengsoft.2016.01.008。此外，可以使用Matlab工具箱来实现该算法。
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