多目标优化算法：多目标海鸥优化算法MOSOA（提供Matlab代码）

一、算法简介

海鸥优化算法（Seagull optimization algorithm，SOA）由Gaurav Dhiman 和 Vijay Kumar于2019年提出，该算法的主要灵感来自自然界中海鸥的迁徙和捕食行为。

二、算法原理

海鸥是一种遍布全球的群居海鸟，会随着季节的变化在不同地域之间迁徙以寻觅食物。海鸥的捕食过程由迁徙阶段和捕食阶段构成：迁徙阶段，海鸥按照一定规律保持个体的飞行独立性，以避免相互碰撞；捕食阶段，海鸥以螺旋飞行方式向猎物发起攻击。这两种行为可由下图进行描述：

SOA算法原理参考地址

2.1迁徙阶段

2.2捕食阶段

三、算法描述

四、多目标海鸥优化算法MOSOA

将海鸥优化算法的优良策略与多目标优化思想结合，形成多目标海鸥优化算法（MOSOA），为了验证所提的MOSOA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）上实验。

4.1部分实验结果：

ZDT1：

ZDT2：

ZDT3：

ZDT4:

DTLZ6

Viennet3:

4.2源代码见评论区