多目标人工秃鹫优化算法（MATLAB源码分享，智能优化算法）

多目标人工秃鹫优化算法（MATLAB源码分享，智能优化算法）

提出了一种多目标版本的人工秃鹫优化算法（AVOA），用于多目标优化问题。

AVOA的灵感来源于非洲秃鹫的生活方式。

档案、网格和领导者选择机制用于开发MOAVOA。

对提出的MOAVOA算法进行了测试，测试了八个真实世界工程设计问题和十七个无约束和约束数学优化问题，以研究其在估计帕累托最优解中的适用性。

多目标粒子群优化、多目标蚁狮优化、多目标多元优化、多目的遗传算法、多目标salp群算法和多目标灰狼优化与MOAVOA进行了比较，使用了代际距离、反向代际距离和最大传播以及间隔性能指标。

本文证明MOAVOA能够超越其他方法。

结果表明，所提出的MOAVOA在解决具有挑战性的多目标问题方面具有优势。

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