一、算法介绍

MOGOA：多目标蝗虫优化算法

MOMA：多目标蜉蝣算法

MODA：多目标蜻蜓算法

MOPSO：多目标粒子群优化算法

NSGA2：非支配排序遗传算法II

这些算法都是针对多目标优化问题设计的元启发式算法，每种算法都有其独特的特点和搜索策略。以下是对这些算法的简要介绍：

1. **MOGOA (Multi-Objective Grasshopper Optimization Algorithm) - 多目标蝗虫优化算法**

  - 这是一种模拟蝗虫群体行为的算法，可能包括蝗虫的迁移和觅食行为。

  - 它将这些行为转化为搜索策略，以在多维目标空间中寻找最优解。

2. **MOMA (Multi-Objective Mayfly Algorithm) - 多目标蜉蝣算法**

  - 蜉蝣算法是一种相对较新的算法，受到蜉蝣生命周期短、活动迅速的特性启发。

  - 该算法可能采用快速搜索策略，以在短时间内探索大范围的解空间。

3. **MODA (Multi-Objective Dragonfly Algorithm) - 多目标蜻蜓算法**

  - 蜻蜓算法模拟了蜻蜓的飞行和觅食行为，可能包括领地划分和动态搜索策略。

  - 它在多目标优化中使用Pareto支配关系来评估解的优劣。

4. **MOPSO (Multi-Objective Particle Swarm Optimization) - 多目标粒子群优化算法**

  - MOPSO是粒子群优化算法的多目标版本，通过粒子群的协作和认知能力来搜索Pareto最优前沿。

  - 它使用非支配排序和拥挤度计算来维持解的多样性和分布。

5. **NSGA2 (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II) - 非支配排序遗传算法II**

  - NSGA-II是一种经典的多目标遗传算法，以其在维持高水平遗传多样性方面的效率而闻名。

  - 它使用分层的非支配排序和拥挤度计算来选择优秀的个体。

每种算法都旨在解决具有多个冲突目标的问题，并找到一组Pareto最优解，为决策者提供不同的选择。选择哪种算法取决于具体问题的特性、目标的数量、解空间的复杂性以及所需的性能指标。实际应用中，可能需要根据问题的具体需求调整算法参数或进行算法的定制化改进。

二、部分MATLAB代码

close all;
clear ;
clc;
%%
% 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=9;%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 = 100;        % 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paretoPOFb

三、部分结果

ZDT1结果：

Viennet3结果：

四、完整MATLAB代码