多目标优化算法：多目标北方苍鹰优化算法MONGO（提供MATLAB代码）

一、算法简介

北方苍鹰优化算法（Northern Goshawk Optimization，NGO）由MOHAMMAD DEHGHANI等人于2022年提出，该算法，该算法模拟了北方苍鹰捕猎过程（猎物识别和攻击、追逐及逃生）。
苍鹰是中小型猛禽。体长可达60厘米，翼展约1.3米。头顶、枕和头侧黑褐色，枕部有白羽尖，眉纹白杂黑纹；背部棕黑色；胸以下密布灰褐和白相间横纹；尾灰褐，有4条宽阔黑色横斑，尾方形。飞行时，双翅宽阔，翅下白色，但密布黑褐色横带。雌鸟显著大于雄鸟。食肉性，主要以森林鼠类、野兔、雉类、榛鸡、鸠鸽类和其他小型鸟类为食。栖息于不同海拔高度的针叶林、混交林和阔叶林等森林地带，也见于山施平原和丘陵地带的疏林和小块林内。视觉敏锐，善于飞翔。白天活动。性甚机警，亦善隐藏。通常单独活动，叫声尖锐洪亮。见于整个北半球温带森林及寒带森林。

二、算法原理

苍鹰是森林中肉食性猛禽。视觉敏锐，善于飞翔。白天活动。性甚机警，亦善隐藏。通常单独活动，叫声尖锐洪亮。在空中翱翔时两翅水平伸直，或稍稍向上抬起，偶尔亦伴随着两翅的煽动，但除迁徙期间外，很少在空中翱翔，多隐蔽在森林中树枝间窥视猎物，飞行快而灵活，能利用短圆的翅膀和长的尾羽来调节速度和改变方向、在林中或上或下，或高或低穿行于树丛问，并能加还飞行速度在树林中追捕猎物，有时也在林缘开阔地上空飞行或沿直线滑翔，窥视地面动物活动，一旦发现森林中的鼠类、野兔、雉类、榛鸡、鸠鸽类和其他中小形鸟类的猎物，则迅速俯冲，呈直线追击，用利爪抓捕猎获物。它的体重虽然比等中型猛禽要轻五分之一左右，但速度要快3倍以上，伸出爪子打击猎物时的速度为每秒钟22.5米，所以捕食的特点是猛、准、狠、快，具有较大的杀伤力，凡是力所能及的动物，都要猛扑上去，用一只脚上的利爪刺穿其胸膛，再用另一只脚上的利爪将其腹部剖开，先吃掉鲜嫩的心、肝、肺等内脏部分，再将鲜血淋漓的尸体带回栖息的树上撕裂后啄食。
北方苍鹰优化算法模拟了苍鹰狩猎过程中的行为，可包含两个阶段：

2.1识别猎物及攻击猎物（全局搜索）

北方苍鹰在狩猎的第一阶段，随机选择猎物，然后迅速攻击它，属于全局搜索阶段，可用以下数学模型进行描述：

2.2追逐及逃生（局部搜索）

在北方苍鹰靠近猎物后，猎物试图逃跑，此时苍鹰将继续追随，防止猎物逃跑，因此采取局部搜索，其数学模型如下：

三、算法流程

四、数值实验

将北方苍鹰优化算法的优良策略与多目标优化思想结合，形成多目标北方苍鹰优化算法（MONGO），为了验证所提的MONGO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

部分测试函数结果：

ZDT2：

ZDT4：

ZDT6：

DTLZ6：

4.2工程应用

盘式制动器设计

MONGO求解结果：

4.3评价指标

五、源代码见评论区或私信博主