多目标优化算法：多目标蛇优化算法MOSO（提供MATLAB代码）

一、算法简介

蛇优化算法（Snake Optimizer，SO）由Fatma A. Hashim和Abdelazim G. Hussien于2022年提出，该算法思路新颖，快速高效，模拟了蛇的觅食和繁殖行为。

二、算法原理

雄性蛇和雌性蛇之间交配的发生受到某些因素的影响。蛇在春末和初夏交配，那时温度低。但交配过程不仅取决于温度，还取决于食物的充足性。如果温带低，食物充足;雄性蛇会互相争斗，以吸引雌性的注意力。雌性有权决定是否交配。如果发生交配，雌性开始在巢穴或洞穴中产卵，一旦卵出现，它就会离开。

蛇优化算法受蛇交配行为的启发，如果温度低且食物充足，则会发生交配，否则蛇只会寻找食物或吃掉剩余的食物。蛇优化算法分为两个阶段即全局探索或局部开发。探索取决于环境因素，即寒冷的地方和食物，在这种情况下，蛇只在周围寻找食物。对于开发，此阶段包括许多过渡阶段，以使全局更有效率。在食物可用但温度高的情况下，蛇只会专注于吃可用的食物。如果食物可用并且该区域寒冷，则会导致交配过程的发生;交配过程进行战斗模式或交配模式。在战斗模式中，每个雄性都会为获得最好的雌性而战，每个雌性都会尝试选择最好的雄性。在交配模式下，每对配对之间发生交配与食物数量的可用性有关。如果交配过程发生，则雌性产卵并将其孵化成新的蛇。SO将群体分成两个相等的群体即雄性和雌性。

2.1全局搜索（无食物）

如果Q<0.25，蛇通过选择任何随机位置来搜索食物，并更新它们的位置。

雄性蛇位置更新：

雌性蛇位置更新：

2.2局部搜索（有食物）

如果Q>0.25，且温度>0.6，则蛇只会向食物移动：

如果Q>0.25，且温度<0.6，则蛇将处于战斗模式或交配模式

2.2.1战斗模式

雄性蛇位置更新：

雌雄蛇位置更新：

2.2.2交配模式

雄性蛇位置更新：

雌雄蛇位置更新：

三、算法流程

四、数值实验

将蛇优化算法的优良策略与多目标优化思想融合，形成多目标蛇优化算法（Multiple Objective Snake Optimizer，MOSO），为了验证所提的MOSO的有效性，将其在46个多目标测试函数（ZDT1、ZDT2、ZDT3、ZDT4、ZDT6、DTLZ1-DTLZ7、WFG1-WFG10、UF1-UF10、CF1-CF10、Kursawe、Poloni、Viennet2、Viennet3）以及1个工程应用（盘式制动器设计）上实验。

4.1函数测试

部分测试函数求解结果：

ZDT1：

ZDT2：

ZDT3：

ZDT4：

ZDT6：

DTLZ1：

DTLZ2：

DTLZ3：

DTLZ4：

DTLZ5：

DTLZ6：

DTLZ7：

4.2工程应用

盘式制动器设计

MOSO求解结果：

4.3评价指标

MOSO思路新颖，算法及其高效，在多目标函数测试集上优势显著，大力推荐。

五、源代码见评论区或私聊博主