基于变分的遗传算法与演算轨迹优化技术(F5-MOEA-变体)(代码)（python） 基于变分的遗传算法与演算轨迹优化技术(F5-MOEA-变体)(代码)（python） 基于变分的遗传算法与演算轨迹优化技术(F5-MOEA-变体)(代码)（python） 基于变分的遗传算法与演算轨迹优化技术(F5-MOEA-变体)(代码)（python） 基于变分的遗传算法与演算轨迹优化技术(F5-MOEA-变体)(代码)（python） 基于变分的遗传算法与演算轨迹优化技术(F5-MOEA-变体)(代码)（python） 基于变分的遗传算法与演算轨迹优化技术(F5-MOEA-变体)(代码)（python） 基于变分的遗传算法与演算轨迹优化技术(F5-MOEA-变体)(代码)（python） 基于变分的遗传算法与演算轨迹优化技术(F5-MOEA-变体)(代码)（python） 基于变分的遗传算法与演算轨迹优化技术(F5-MOEA-变体)(代码)（python） 基于变分的遗传算法与演算轨迹优化技术(F5-MOEA-变体)(代码)（python）

NAGAII,NSGAIII,MOEAD,MOEAD-DE,MOEA-DRA,MOEAD-M2M,SPEA2,SPEA2-SDE,GrEA,e-MOEA全套代码中文注释，DTLZ,WFG,ZDT,UF,MOP,MOKP全套数据集，亲测能运行，有结果图，能计算IGD值等多种指标。。

这是有关MOEA/D的原始论文的源代码（Qingfu Zhang），算例齐备，直接可以使用，有详细的解释，并且附带论文

ZDT1、ZDT2、DTLZ1测试函数也写好了，附有实验效果图，希望对大家学习有帮助！！ void generateLamda(int M)//产生N 个权重向量 weight vector //lamdaM 为 N*M矩阵(N个lamda,每个lamda有m维) { //动态生成二维数组 lamdaMat=new double *[N+3];//注意，int*[10]表示一个有10个元素的指针数组 for(int i=1; i<=N+1; i++) { lamdaMat[i]=new double[M+1]; } belta=new double *[N+3];//注意，int*[10]表示一个有10个元素的指针数组 for(int x=1; x<=N+1; x++) { belta[x]=new double[M+1]; } // 2目标 if(M==2) { double *array1=new double[N+3]; for(int i=0; i<=N+1; i++) array1[i]=i*1.0/N; for(int i=1; i<=N+1; i++)//////////////////////////////// { lamdaMat[i][1]=array1[i-1]; lamdaMat[i][2]=1-array1[i-1];//保证M个分量之和为1 } ////////////////////////////////////////////////////////////

代码调试完毕，可以正常运行，并且都已经注释，希望大家可以深入理解