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

发布网友发布时间：2024-10-11 05:09

共1个回答

热心网友时间：2024-12-14 19:06

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行为，通过模拟群体智能进行优化搜索。具体实现和代码细节可参考相关博客资源。

为进一步提升SSA在多目标优化领域的表现，引入了非支配麻雀搜索算法（NSSSA）。该算法不仅继承了SSA的群体智能特性，更在处理多目标问题时展现出优越性能。NSSSA通过非支配排序机制，有效解决了多目标优化问题中的帕累托前沿寻优问题。实际应用中，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，如盘式制动器设计。

实验结果表明，NSSSA在处理ZDT1到ZDT6、DTLZ1至DTLZ7、WFG1至WFG10、UF1至UF10、CF1至CF10、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，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，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。