多目标优化算法：多目标麻雀搜索算法MOSSA（提供Matlab源码）

麻雀搜索算法（SSA）

麻雀(Sparrow)的突出特征一般是上体呈棕、黑色的斑杂状，嘴短粗而强壮，呈圆锥状，嘴峰稍曲。通常是群居的鸟类，并且种类繁多。以家麻雀为例，它们分布在世界的大部分地区，喜欢在人类居住的环境中生活。而且，它们是杂食性鸟类，主要以谷粒或杂草种子为食，并且它们适应性好，飞行能力强。在地面上，麻雀通常是双脚跳跃前进。麻雀搜索算法（SSA）具有很强的全局搜索能力，优化效果极佳，基本原理见下面链接

基本麻雀算法原理

多目标麻雀搜索算法（MOSSA）

参考多目标粒子群算法原理，将多目标机制融合到麻雀搜索算法中，得到多目标麻雀搜索算法MOSSA，并将MOSSA在UF1-10与CF1-10共20个多目标测试函数上进行实验。经过多次实验，最终表明所提出的MOSSA算法在多目标问题上优势显著，与传统多目标优化算法相比具有一定的竞争力。
实验环境为：Matlab2017，最大迭代次数为100。增大迭代次数效果更佳。
MOSSA在CF1上的求解结果：

MOSSA在CF3上的求解结果：

MOSSA在UF4上的求解结果：

参考文献：
[1]温泽宇,谢珺,谢刚,续欣莹.基于新型拥挤度距离的多目标麻雀搜索算法[J/OL].计算机工程与应用:1-10[2021-11-08].http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2127.TP.20210311.1136.008.html.