具有非支配排序的多目标Bonobo优化器：这是具有非支配排序和拥挤距离方法（MOBO2）的多目标Bonobo优化器的Matlab代码-matlab开发
这是用于非目标排序和拥挤距离方法（MOBO2）的多目标bo黑猩猩优化程序（MOBO）的Matlab代码。 开发了三个版本的MOBO， 例如采用网格索引方法的 MOBO (MOBO1)、采用非支配排序和拥挤距离方法的 MOBO (MOBO2) 和采用分解技术的 MOBO (MOBO3)。 通常，在这三个版本中，与其他两种方法相比，MOBO2方法具有更好的性能。 这是为解决无约束的优化问题而编写的。 然而，它也可以用惩罚函数方法解决约束优化问题。
用户应编写自己的目标函数并进行相应的修改。
根据问题的需要修改通用参数和算法特定参数。
有关 MOBO 算法的详细信息，请参考并引用如下所述： Das，AK，Nikum，AK，Krishnan，SV等。 Multi-objective Bonobo Optimizer (MOBO)：一种用于多标准优化的智能启发式算法。 Knowl Inf S
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