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ZCZU约束多目标优化算法 MATLAB实现｜CEC2026竞赛｜双种群框架+动态约束处理｜精品代码
CEC 2026约束多目标优化竞赛算法。基于PlatEMO平台，采用双种群框架和动态约束处理策略，在SDC1-SDC15测试集上表现优异。14个MATLAB文件，完整实现。
项目说明
基于PlatEMO平台的约束多目标进化算法，采用双种群框架和动态约束处理策略，专为CEC 2026约束多目标优化竞赛设计。
**核心特性**
- 双种群框架：Population1和Population2协同搜索
- 动态约束处理：根据搜索状态自适应调整约束处理策略
- 资源分配机制：根据子代成功率动态分配计算资源
- 外部存档：维护精英解集提高收敛性
- 多种遗传算子：DE/pbest/1和DE/rand/1变异策略
**运行环境**
- MATLAB R2018a或更高版本
- PlatEMO平台（免费开源）
- 系统：Windows, Linux, macOS
- 硬件：8GB+ RAM推荐
**实验设置**
- 测试问题：SDC1-SDC15（CEC2026标准测试集）
- 独立运行次数：30次
- 最大函数评估次数：200,000
- 维度：D = 30
- 种群大小：100
- 评价指标：Min_IGD和MCV
**核心文件**
- ZCZU.m - 主算法（14KB）
- OperatorDE_pbest_1.m - DE/pbest/1变异算子
- OperatorDE_rand_1.m - DE/rand/1变异算子
- EnvironmentalSelection_pop1.m - 种群1环境选择
- EnvironmentalSelection_pop2.m - 种群2环境选择
- Archive.m - 外部存档管理
- Constraint_priority.m - 约束优先级处理
- Neighbor_Pairing_Strategy.m - 邻域配对策略
**适用场景**
- CEC约束多目标优化竞赛
- 约束优化问题研究
- 多目标进化算法学习
- 算法性能对比实验
- PlatEMO平台二次开发
**作者**：Changzhe Zheng
**联系**：Z2377593163@163.com
本代码为CEC 2026竞赛提交版本，经过充分测试和验证。