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本文目录如下：??????
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目录
1 概述
2 数学模型
3 运行结果
4 Matlab代码及详细文章阅读
5 写在最后

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1 概述近几十年来，元启发式优化在研究和优化解决问题方面引起了许多研究人员的关注[1]。技术以数学方式介绍并可供所有人使用，因此该领域的研究具有更快的进步速度。这些技术试图优化解决方案。总的来说，元启发式优化策略分为单目标和多目标。
在 [1] 中，提出了一种使用遗传算法和 PSO 的混合方法来解决 MOO 问题。在这种组合算法中，在外部档案中的低人群区域使用局部搜索操作来增加和推进非支配解决方案。此外，在 [27] 中提出了使用全局保证金评级的 MOO 问题的新版本 PSO。这样就可以解决搜索空间中的数据情况，绳索中的透明距离区域。在[30]中，提出了一种多目标涡旋搜索算法（MOVS），在该领域中，他们使用了人群距离方法和第一非支配排列。可以使用移动算法进行交叉操作以增加收敛能力和解决方案 Pareto 前沿接近度和逆不完全伽马函数，从而成功推进 Pareto 解决方案。在[31]中，针对MMO问题，提出了一种非支配免疫算法，因此该算法脱离了非支配邻居选择、精英主义、启发式搜索算子和免疫算子动机。在[32]中，蚁群的MOO算法被提出为MOACO，它使用信息素模块、设计过程、解估计和更新等概念。在[33]中，提出了一种多目标人工藻类算法（MOAAA）来指示微藻的灵感。在该算法中使用了非支配的绳距方法。从功能指标看，MOAAA的收敛能力优于其他算法。

人工秃鹰优化算法 (AVOA) 的多目标算法，用于解决称为多目标 AVOA (MOAVOA) 的多目标优化问题。 AVOA 的鼓舞人心的概念是基于非洲秃鹰的生活方式。存档、网格和领导者选择机制用于开发 MOAVOA。提出的 MOAVOA 算法测试了 8 个现实世界的工程设计问题和 17 个无约束和有约束的数学优化问题，以研究其在估计帕累托最优解中的适用性。多目标粒子群优化、多目标蚁狮优化、多目标多宇宙优化、多目标遗传算法、多目标salp swarm算法和多目标灰狼优化器使用世代距离与MOAVOA进行比较，反向代距离、最大传播和间距性能指标。本文证明 MOAVOA 能够超越其他方法。结论是，提出的 MOAVOA 在解决具有挑战性的多目标问题方面具有优势。

2 数学模型

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【#|优化算法|MOAVOA（一种新的多目标人工秃鹰优化算法（Matlab代码实现））】

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在前面也总结过知识点：智能优化算法——哈里鹰算法（Matlab实现）
详细文章见第4部分。
3 运行结果

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4 Matlab代码及详细文章阅读本文仅展现部分代码，全部代码及详细文章见：正在为您运送作品详情

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?博主课外兴趣：中西方哲学，送予读者：
?做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学，什么是电的时候，不要觉得这些问题搞笑，哲学就是追究终极问题，寻找那些不言自明只有小孩子会问的但是你却回答不出来的问题。在我这个专栏记录我有空时的一些哲学思考和科研笔记：科研和哲思。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能让人胸中升起一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它居然给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“真理”上的尘埃吧。
或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......

5 写在最后

作者研究：主要研究方向是电力系统和智能算法、机器学习和深度学习。目前熟悉python网页爬虫、机器学习、群智能算法、深度学习的相关内容。希望将计算机和电网有效结合！??????
目前更新：电力系统相关知识，期刊论文，算法，机器学习和人工智能学习。
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