MOEAD算法MATLAB

MOEAD算法是一种基于分解的多目标优化算法，最早由Qingfu Zhang等人在2007年提出。该算法的主要思想是将一个多目标优化问题分解为若干个标量优化子问题，并同时对它们进行优化。每个子问题只利用相邻的几个子问题的信息进行优化，使得MOEAD算法在每一代的计算复杂度都低于其他算法，如MOGLS和非支配排序遗传算法II(NSGA-II)。\[2\]

MOEAD算法的MATLAB代码可以在GitHub上找到，可以通过下载免费源代码来使用。代码的整体结构与原文中给出的MOEA/D框架基本一致。在代码中使用了较多的结构体，这些结构体的组成在开头处有详细的解释。如果对MOEA/D算法的理论学习有需要，可以参考原文《MOEA/D: A Multiobjective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition》。\[3\]

需要注意的是，尽管MOEAD算法的代码对于读者进行原论文算法流程的理解以及与NSGA-II算法优化结果的对比非常友好，但是该代码的二目标MOP优化结果可能略逊于上文中的代码优化结果，并且算法的运行时间没有得到特别大的改善。因此，在使用该代码时需要注意这些方面的特点。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [进化计算（九）——MOEA/D代码实现及中文详解（Matlab）](https://blog.csdn.net/qq_43472569/article/details/121457243)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [多目标优化--MOEAD算法笔记](https://blog.csdn.net/qq_36317312/article/details/107245961)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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