多目标小龙虾优化算法MOCOA+多目标霸王龙优化算法MOTROA，均为较新的优化算法（有参考文献），具有较强的研究价值,拍下即得所有程序，也可增加其他算法进来，使得测试函数对比图更加清晰绚丽。

该程序将两种算法和到一起，即运行一次即可直接出如下的对比图。

本代码共计46种测试函数外加1种应用（盘式制动器设计 ），测试函数分别为：

%1-5:ZDT1、ZDT2、ZDT3、ZDT4、ZDT6

%6-12：DTLZ1-DTLZ7

%13-22：wfg1-wfg10

%23-32：uf1-uf10

%33-42：cf1-cf10

%43-46:Kursawe、Poloni、Viennet2、Viennet3

算法评价指标为IGD、GD、HV、Spacing

为了对比时可以清晰的看出对比效果（如果初始种群数量设置过大，则所有解均在帕累托前沿上，无法体现算法性能），MOCOA与MOTROA种群数量均设置为20，想增强求解能力，增大需要增大种群数量。

部分效果如下所示：