1.多目标优化算法：非支配麻雀搜索算法（Non-Dominated Sorting SSA）
2.多目标优化算法：非支配排序的多目多目鲸鱼优化算法NSWOA

多目标优化算法：非支配麻雀搜索算法（Non-Dominated Sorting SSA）

       麻雀搜索算法（SSA）是一种用于解决函数优化问题的启发式搜索算法。其原理基于麻雀在觅食过程中的标非标函行为，通过模拟群体智能进行优化搜索。支配具体实现和代码细节可参考相关博客资源。算法数

       为进一步提升SSA在多目标优化领域的源码表现，引入了非支配麻雀搜索算法（NSSSA）。非支手写队列源码图片该算法不仅继承了SSA的配解群体智能特性，更在处理多目标问题时展现出优越性能。多目多目NSSSA通过非支配排序机制，标非标函有效解决了多目标优化问题中的支配帕累托前沿寻优问题。实际应用中，算法数该算法被广泛应用于各种多目标测试函数以及工程应用中，源码如盘式制动器设计。非支

       实验结果表明，配解NSSSA在处理ZDT1到ZDT6、多目多目DTLZ1至DTLZ7、WFG1至WFG、code源码打包UF1至UF、CF1至CF、Kursawe、Poloni、Viennet2、Viennet3等多目标测试函数时，表现出了出色的优化能力。在工程应用如盘式制动器设计中，智能空调源码NSSSA也展现出显著的优化效果。

       评估指标IGD（Inverted Generational Distance）、GD（Generalized Distance）、HV（Hypervolume）和SP（Space Filling）的评价结果显示，NSSSA在多目标优化问题上的性能优于传统方法，能够更高效地探索和近似帕累托前沿。

       完整MATLAB实现的NSSSA代码，为研究者和工程师提供了一种有效工具，天地源码股票用于解决复杂多目标优化问题。该算法的灵活性和适应性，使其在多种实际应用中展现出显著优势。

多目标优化算法：非支配排序的鲸鱼优化算法NSWOA

       非支配排序的鲸鱼优化算法（NSWOA）由Pradeep Jangir和 Narottam Jangir在年提出，旨在解决多目标优化问题。

       NSWOA算法流程包括以下几个步骤：初始化鲸鱼群体、鲸鱼寻优、更新鲸鱼位置、硅谷netty源码执行非支配排序以及选择操作。

       在数值实验中，NSWOA应用于个多目标测试函数与一个工程应用，包括盘式制动器设计。评估指标包括IGD、GD、HV、SP。

       实验结果表明，NSWOA在ZDT1、ZDT2、ZDT3、ZDT4、ZDT6、DTLZ1-DTLZ7、WFG1-WFG、UF1-UF、CF1-CF、Kursawe、Poloni、Viennet2、Viennet3等多个测试函数上表现出良好的性能。

       在盘式制动器设计应用中，NSWOA成功地优化了多个目标，如成本、重量和性能。

       NSWOA的实验结果与已知的最优解进行对比，显示了其在多目标优化问题中的有效性和优越性。

       NSWOA的MATLAB实现代码能够方便地被研究者和工程师用于实际问题的解决和实验。