计算框架
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基于结构化编程的多目标粒子群优化算法框架
该项目旨在提供一个高度模块化和结构化的多目标粒子群优化算法（MOPSO）MATLAB实现方案。其核心功能是处理具有多个相互冲突目标的复杂优化问题，通过模拟群体智能寻找一组非劣解，即帕累托最优解集，以在多个目标之间取得最佳平衡。实现方法上，系统引入了外部存档机制，用于存储和动态更新迭代过程中发现的所有帕累托前沿解。为了保持解集的分布均匀性，算法采用了拥挤度距离评价策略对存档进行维护和修剪。在粒子更新逻辑中，程序通过网格法或密度评估从存档中选择全局领导者，并结合个体历史最优位置引导种群向真实的帕累托前沿逼近。
