多目标优化算法：多目标蜜罐优化算法MOHBA（提供MATLAB源码）

蜜罐优化算法&＃xff1a;

蜜罐优化算法是2021年最新优化算法。
蜜罐是一种哺乳动物&＃xff0c;在非洲、西南亚和印度次大陆的半沙漠和热带雨林中经常发现黑白蓬松的蜜罐。蜜罐是一种能够使用工具的智能动物&＃xff0c;它们喜欢蜂蜜。蜜獾算法(HBA)模拟了蜜獾的觅食行为。为了找到食物源&＃xff0c;蜜獾要么嗅、挖&＃xff0c;要么跟随蜜獾。第一种行为为挖掘模式&＃xff0c;而第二种行为为采蜜模式。在挖掘模式中&＃xff0c;它利用自己的嗅觉来确定猎物的大致位置&＃xff1b;当到达那里时&＃xff0c;它会绕着猎物移动&＃xff0c;以选择合适的位置来挖掘和捕捉猎物。在采蜜模式中&＃xff0c;蜜獾利用引导獾的位置直接定位蜂巢。

蜜罐优化算法基本原理

算法流程&＃xff1a;

多目标蜜罐优化算法&＃xff1a;

将多目标进化思想引入到基本的蜜罐优化算法中&＃xff0c;得到多目标蜜罐优化算法&＃xff08;MOHBA&＃xff09;。
将MOHBA在UF1-10与CF1-10共20个多目标测试函数上的部分测试结果如下&＃xff1a;
在CF1上的求解结果&＃xff1a;

在UF2上的求解结果&＃xff1a;

将蜜罐优化算法应用于求解多目标问题&＃xff0c;思路新颖&＃xff0c;效果显著。实验表明多目标蜜罐优化算法在求解多目标问题上具有一定的优势。