多元宇宙优化算法实现多目标优化问题的优化求解——附带Matlab代码

多元宇宙优化算法实现多目标优化问题的优化求解——附带Matlab代码

多元宇宙优化算法是一种优化算法，能够在多个目标函数之间寻找最优解。该算法源于天文学中的“多元宇宙假说”，它模拟了多个宇宙的演化过程，将每个宇宙看作一个解空间，通过不断地移动“多元宇宙”来求解最优解。

具体实现中，多元宇宙算法首先初始化一个包含多个宇宙（即解空间）的多元宇宙种群。然后，每个宇宙内部随机生成一些初始粒子，并使用粒子群算法来搜索最优解。接着，将所有宇宙进行交换和融合操作，使得其在全局范围内搜索最优解。这个过程可以重复多次，直到达到预定停止条件或者达到最大迭代次数。

以下是根据多元宇宙优化算法编写的Matlab代码，以求解多目标优化问题为例：

function [best_sol, best_fit] = MVO(f