Multiobjective Optimization Test Environment

Version 1.0 (517 ko) par Patrick Nadeau
Tests algorithms on multiobjective optimization problems and outputs data along with visuals and accuracy profiles
5.0
(1)
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Mise à jour 17 juin 2020
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The Multiobjective Optimization Test Environment allows the user to test algorithms on multiobjective optimization problems. This code was produced for my master's thesis named Multiobjective Nelder-Mead Algorithm Using a Mesh-Map of Weighted Sums. Features of the test environment include:

ALGORITHMS:
Random Search
Grid Search
MOPSO
NSGA-II
MNM-MeshMap

TEST SETS:
Wikipedia problems
DTLZ problems
Randomly generated problems (Quadratics and Sine Polynomials)
User-defined problems (Input your own problem)

METRICS:
Hypervolume
Contribution
Epsilon Indicator

VISUALS:
Algorithm results on individual problems
Accuracy profiles for larger data sets

OTHER:
Comma-Separated Values (CSV) file of data summary

Enjoy.

Citation pour cette source

Patrick Nadeau (2026). Multiobjective Optimization Test Environment (https://github.com/pat2017b/Multiobjective-Optimization-Test-Environment/releases/tag/v1.0), GitHub. Extrait(e) le .

Compatibilité avec les versions de MATLAB
Créé avec R2019a
Compatible avec toutes les versions
Plateformes compatibles
Windows macOS Linux
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Remerciements

A inspiré : MOSMA: Multi-Objective Slime Mould Algorithm

Version Publié le Notes de version
1.0

Pour consulter ou signaler des problèmes liés à ce module complémentaire GitHub, accédez au dépôt GitHub.
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