动态多目标进化算法

动态多目标优化：基于可学习预测的动态多目标进化算法（DIP-DMOEA）求解CEC2018（DF1-DF14），提供MATLAB代码基于可学习预测的动态多目标进化算法（Learning-Based Directional Improvement Prediction for Dynamic Multiobjective Optimization，DIP-DMOEA）是2024年提出的一种动态多目标进化算法，核心在于利用神经网络学习环境变化模式，引导进化搜索。

动态多目标进化算法：基于知识转移和维护功能的动态多目标进化算法（KTM-DMOEA）求解CEC2018（DF1-DF14）在实际工程和现实生活中，许多优化问题具有动态性和多目标性，即目标函数会随着环境的变化而改变，并且存在多个相互冲突的目标。传统的多目标进化算法在处理这类动态问题时面临着一些挑战，如收敛速度慢、难以跟踪动态变化的 Pareto 前沿等。因此，需要开发新的算法来有效地解决 DMOPs。