五种多目标优化算法(MOAHA、MOGWO、NSWOA、MOPSO、NSGA2)性能对比,包含6种评价指标,9个测试函数(提供MATLAB代码)

一、5种多目标优化算法简介

1.1MOAHA

1.2MOGWO

1.3NSWOA

1.4MOPSO

1.5NSGA2

二、5种多目标优化算法性能对比

为了测试5种算法的性能将其求解9个多目标测试函数(zdt1、zdt2 、zdt3、 zdt4、 zdt6 、Schaffer、 Kursawe 、Viennet2、 Viennet3),其中Viennet2 与Viennet3的目标数为3,其余测试函数的目标数为2,并采用6种评价指标(IGD、GD、HV、Coverage、Spread、Spacing)进行评价对比

2.1部分代码

复制代码
close all;
clear ;
clc;
addpath('./MOAHA/')%添加算法路径
addpath('./MOGWO/')%添加算法路径
addpath('./NSWOA/')%添加算法路径
addpath('./MOPSO/')%添加算法路径
addpath('./NSGA2/')%添加算法路径
%%
% TestProblem测试问题说明:
%一共9个多目标测试函数1-9分别是: zdt1 zdt2 zdt3 zdt4 zdt6 Schaffer  Kursawe Viennet2 Viennet3
%%
TestProblem=3;%测试函数1-9
MultiObj = GetFunInfo(TestProblem);
MultiObjFnc=MultiObj.name;%问题名
% Parameters
params.Np = 100;        % Population size 种群大小
params.Nr = 200;        % Repository size 外部存档
params.maxgen=100;    % Maximum number of generations 最大迭代次数
numOfObj=MultiObj.numOfObj;%目标函数个数
%% 算法求解,分别得到paretoPOS和paretoPOF
[Xbest1,Fbest1] = MOAHA(params,MultiObj);
[Xbest2,Fbest2] = MOGWO(params,MultiObj);
[Xbest3,Fbest3]  = NSWOA(params,MultiObj);
[Xbest4,Fbest4] = MOPSO(params,MultiObj);
[Xbest5,Fbest5]  = NSGA2(params,MultiObj);
FbestData(1).data=Fbest1;
FbestData(2).data=Fbest2;
FbestData(3).data=Fbest3;
FbestData(4).data=Fbest4;
FbestData(5).data=Fbest5;
%% 获取测试函数的真实pareto前沿
True_Pareto=MultiObj.truePF;
%% 计算每个算法的评价指标
% ResultData的值分别是IGD、GD、HV、Coverage、Spread、Spacing
Fbest=Fbest1;
ResultData(1,:)=[IGD(Fbest,True_Pareto),GD(Fbest,True_Pareto),HV(Fbest,True_Pareto),Coverage(Fbest,True_Pareto),Spread(Fbest,True_Pareto),Spacing(Fbest,True_Pareto)];
Fbest=Fbest2;
ResultData(2,:)=[IGD(Fbest,True_Pareto),GD(Fbest,True_Pareto),HV(Fbest,True_Pareto),Coverage(Fbest,True_Pareto),Spread(Fbest,True_Pareto),Spacing(Fbest,True_Pareto)];
Fbest=Fbest3;
ResultData(3,:)=[IGD(Fbest,True_Pareto),GD(Fbest,True_Pareto),HV(Fbest,True_Pareto),Coverage(Fbest,True_Pareto),Spread(Fbest,True_Pareto),Spacing(Fbest,True_Pareto)];
Fbest=Fbest4;
ResultData(4,:)=[IGD(Fbest,True_Pareto),GD(Fbest,True_Pareto),HV(Fbest,True_Pareto),Coverage(Fbest,True_Pareto),Spread(Fbest,True_Pareto),Spacing(Fbest,True_Pareto)];
Fbest=Fbest5;
ResultData(5,:)=[IGD(Fbest,True_Pareto),GD(Fbest,True_Pareto),HV(Fbest,True_Pareto),Coverage(Fbest,True_Pareto),Spread(Fbest,True_Pareto),Spacing(Fbest,True_Pareto)];
复制代码

2.2部分结果

(2)以ZDT1为例:

(2)以Viennet3为例:

三、完整MATLAB代码

相关推荐
天上路人1 小时前
AI神经网络降噪算法在语音通话产品中的应用优势与前景分析
深度学习·神经网络·算法·硬件架构·音视频·实时音视频
好吃的肘子1 小时前
MongoDB 应用实战
大数据·开发语言·数据库·算法·mongodb·全文检索
汉克老师1 小时前
GESP2025年3月认证C++二级( 第三部分编程题(1)等差矩阵)
c++·算法·矩阵·gesp二级·gesp2级
sz66cm1 小时前
算法基础 -- 小根堆构建的两种方式:上浮法与下沉法
数据结构·算法
緈福的街口1 小时前
【leetcode】94. 二叉树的中序遍历
算法·leetcode
Matlab仿真实验室2 小时前
基于Matlab实现图像透明叠加程序
人工智能·计算机视觉·matlab
小刘要努力呀!2 小时前
嵌入式开发学习(第二阶段 C语言基础)
c语言·学习·算法
机器学习之心3 小时前
贝叶斯优化Transformer融合支持向量机多变量时间序列预测,Matlab实现
支持向量机·matlab·transformer·多变量时间序列预测
野曙3 小时前
快速选择算法:优化大数据中的 Top-K 问题
大数据·数据结构·c++·算法·第k小·第k大
Codeking__3 小时前
”一维前缀和“算法原理及模板
数据结构·算法