社交网络搜索算法（SNS）

社交网络搜索算法（SNS）是Hadi Bayzidi等人在2021年提出的一种元启发搜索算法。SNS 算法通过模仿社交网络用户为获得更多人气过程中的决策情绪进行建模。 四种决策情绪包括模仿、对话、争论和创新，这是用户在社交网络中的真实行为。 四种情绪被用作优化操作符，用于模拟用户如何受到影响并激励他们分享他们的新观点。

算法原理参考源文献：

Social Network Search for Solving Engineering Optimization Problems (hindawi.com)

多目标社交网络搜索算法（MOSNS）

文件夹中包含所有的测试代码，可以直接运行。

首次将多目标进化思想与社交网络搜索算法结合，提出多目标社交网络搜索算法用于求解现实生活的多目标规划问题，为了验证MOSNS的有效性，将其在UF1-10与CF1-10共20个多目标测试函数上进行实验。经过多次实验，最终表明所提出的MOSNS算法在多目标问题上优势显著，在求解多目标问题上具有很大的潜力。

MOSNS在CF1上的求解结果：

MOSNS在CF6上的求解结果：

MOSNS在UF2上的求解结果：

MOSNS在UF3上的求解结果：