此函式執行多目標粒子群優化（mopso），以最小化連續函式。該實現是可以承受的，計算量較小並且已壓縮（該演算法僅需要乙個檔案：mpso.m）。提供了乙個「 example.m」指令碼，以幫助使用者使用該實現。值得一提的是，為了便於理解，該**受到了高度評價。此實現基於coello等人的**。（2004），「使用粒子群優化處理多個目標」。
重要說明：您指定的物件功能必須進行向量化。這意味著它將占用整個總體（即矩陣np x nvar，其中np是粒子的數量，nvar是變數的數量），並且期望接收每個粒子的適應度值（即向量np x 1）。如果該函式未向量化，並且僅接收單個值，則該**顯然會引發錯誤。
**獲取
MOPSO 多目標粒子群優化演算法
近年來，基於啟發式的多目標優化技術得到了很大的發展，研究表明該技術比經典方法更實用和高效。有代表性的多目標優化演算法主要有nsga nsga ii spea spea2 paes和pesa等。粒子群優化 pso 演算法是一種模擬社會行為的 基於群體智慧型的進化技術，以其獨特的搜尋機理 出色的收斂效能...
基於粒子群演算法的多目標搜尋
工程優化問題，大多數問題屬於多目標優化問題。相對於單目標優化問題，多目標優化問題的顯著特徵是優化各個目標使其同時達到綜合的最優值。然而，由於多個目標有花紋的各個目標之間往往是衝突的。多目標優化問題求解中最重要的概念是非劣解和非劣解集 非劣解 noninferior solution 在多目標優化問題...
基於粒子群演算法的多目標問題
在實際工程優化問題中,多數問題是多目標優化問題。相對於單目標優化問題,多目標優 化問題的顯著特點是優化各個目標使其同時達到綜合的最優值。然而，由於多目標優化問題 的各個目標之間往往是相互衝突的，在滿足其中乙個目標最優的同時,其他的目標往往可能會 受其影響而變得很差。因此，一般適用於單目標問題的方法難...