两种较新多目标优化算法对比（多目标小龙虾优化算法MOCOA+多目标霸王龙优化算法MOTROA)

多目标小龙虾优化算法MOCOA+多目标霸王龙优化算法MOTROA，均为较新的优化算法，具有较强的研究价值,也可增加其他算法进来，使得测试函数对比图更加清晰绚丽。

可以基于一种算法做改进，然后与经典的多目标优化算法，如NSGA-2,NSGA-3，MODE等等，整合到一张图上，对比效果图应该会非常直观好看。

该程序将两种算法和到一起，即运行一次即可直接出如下的对比图。

本代码共计46种测试函数外加1种应用，测试函数分别为：

%1-5:ZDT1、ZDT2、ZDT3、ZDT4、ZDT6

%6-12：DTLZ1-DTLZ7

%13-22：wfg1-wfg10

%23-32：uf1-uf10

%33-42：cf1-cf10

%43-46:Kursawe、Poloni、Viennet2、Viennet3

算法评价指标为IGD、GD、HV、Spacing

为了对比时可以清晰的看出对比效果（如果初始种群数量设置过大，则所有解均在帕累托前沿上，无法体现算法性能），MOCOA与MOTROA种群数量均设置为20，想增强求解能力，增大需要增大种群数量。

部分效果如下所示：

ID:71169

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