基于多目标粒子群算法的锥尖柔性针穿刺路径规划

多目标粒子群算法原代码mopso

多目标粒子群优化算法（PSO)的MATLAB程序，其中还以风电场为例进行算法的应用。该算法只需根据实际情况修改适应度函数即可。单目标见后续

飞行器的航迹规划问题-蚁群算法和多目标粒子群算法的赛题应用，学习算法的最好应用案例，带讲解的算法。

多目标搜索算法相对于单目标算法来说，更加贴近于实际问题，求解结果更具有参考价值。通过多目标搜索算法最终得到的不是一个最优解，而是一个非劣解集，需要从非劣解集中根据实际问题的需要选择一个解作为该问题的最终解。 多目标背包问题描述： 假设存在五类物品，每类物品中又包含四种具体物品，现要求从这五类物品中分别选择一种物品放入背包中，使得背包内物品的总价值最大，总体积最小，并且背包的总质量不超过92Kg。其中P为每个物品的价值，R为每个物品的体积，C为每个物品质量。（具体的数据和注释附在代码中）

基于Pareto支配的多目标粒子群算法程序，用matlab设计实现，已经通过多个公认测试函数测试，结果良好。基于Pareto支配的多目标粒子群算法程序，用matlab设计实现，已经通过多个公认测试函数测试，结果良好。

多目标粒子群算法Matlab！

多目标粒子群算法帕累托求解MATLAB代码，通过对接的帕累托比较，求解帕累托最优前沿

多目标粒子群算法，挺详细的完美运行。 多目标粒子群（MOPSO）算法是由CarlosA. Coello Coello等在2004年提出来的。目的是将原来只能用在单目标上的粒子群算法（PSO）应用于多目标上。

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