​多目标启发式算法MODA

资 源 简 介

​多目标启发式算法MODA

详 情 说 明

多目标启发式算法MODA（Multi-Objective Dragonfly Algorithm）是一种基于自然界蜻蜓群体行为的智能优化算法。这种算法专门用于解决具有多个冲突目标函数的复杂优化问题。

算法原理借鉴了蜻蜓在自然界中的两种基本行为模式：静态群集和动态迁徙。在静态模式下，蜻蜓会形成小群体进行局部食物搜索；在动态模式下则会形成大规模群体进行长距离迁徙。这种双重特性被转化为算法的探索与开发机制。

MODA通过维护多个目标函数的权重组合来保持解的多样性，采用特殊的档案机制保存非支配解集。算法在迭代过程中会动态调整蜻蜓个体的飞行方向，综合考虑相邻个体的位置、食物源和天敌位置等因素。

相比传统单目标优化算法，MODA具有处理Pareto前沿的天然优势，能同时优化多个相互竞争的目标。分布式版本可进一步加速全局搜索过程，特别适用于大规模优化问题。典型的应用场景包括工程设计优化、资源分配和机器学习模型超参数调优等。