多元宇宙算法求解多目标优化问题附matlab代码(Multi-VerseOptimizer,MVO)

简介: 多元宇宙算法求解多目标优化问题附matlab代码(Multi-VerseOptimizer,MVO)

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⛄ 内容介绍

MVO的理论理论基于多元宇宙理论,认为:多元宇宙作为宇宙大爆炸,每个宇宙都存在一个膨胀率膨胀,宇宙间存在黑洞和白洞,黑洞极大地通过虫洞吸引宇宙时空,黑洞会白所有物质,白洞就是由多孔甚至含有过多物质后而吐出的物质。MVO三角多元理论的3个主要概念:洞、黑洞和虫洞来建立数学以白洞为中心,以不同的宇宙度为宇宙的解谜度。 (更换),部分黑洞可以通过虫洞链接到最佳宇宙附近(群体最接近搜索)。本文展示了多元宇宙优化内部循环结构的流程,如图1。

⛄ 部分代码

%______________________________________________________________________________________

%  Multi-Objective Multi-Verse Optimization (MOMVO) algorithm source codes version 1.0

function S=metric_of_spacing(pareto_fun)

npf=size(pareto_fun,1);


for i=1:npf

   D1=repmat(pareto_fun(i,:),npf,1);

   D2=D1-pareto_fun;

   for j=1:npf

       % D3(j)=norm(D2(j,:));

       D3(j)=sum(abs(D2(j,:)));  

   end

   D3(i)=[];

   Distance(i)=min(D3);    

end


d_average=(1/npf)*sum(Distance);

total_distance=0;

for i=1:npf

total_distance=total_distance+((Distance(i)-d_average)^2);

end


%S=(sqrt(total_distance/npf))/d_average;

S=(sqrt(total_distance/(npf-1)));

% S=(sqrt(total_distance/(npf)));


end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]刘京昕. 应用多元宇宙优化算法的改进及。指责。广西民族大学, 2019.

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