蜜罐优化算法：蜜罐优化算法是2021年最新的优化算法。
蜜罐是哺乳动物，在非洲、西南亚、印度次大陆的半沙漠和热带雨林中常见黑白蓬松的蜜罐。 蜜罐是一种可以使用工具的智能动物，我喜欢蜂蜜。 蜜獾算法(HBA )模拟了蜜獾的觅食行为。 为了找到食物来源，蜜獾会闻、挖、跟着蜜獾。 第一种行为是挖掘模式，第二种行为是采蜜模式。 挖掘模式利用自己的嗅觉确定猎物的大致位置； 一旦到达那里，它会在猎物周围移动，选择合适的位置挖掘并抓住猎物。 采蜜模式下，蜜獾利用诱导獾的位置直接定位蜂巢。
蜜罐优化算法的基本原理
算法流程：
多目标蜜罐优化算法：将多目标进化思想引入基本蜜罐优化算法，得到多目标蜜罐优化算法(MOHBA )。
用UF1-10和CF1-10共计20个多目标测试函数对MOHBA进行测试，部分结果如下：
CF1的解决结果：
UF2解决方案：
将蜜罐优化算法应用于求解多目标问题，思路新颖，效果显著。 实验表明，多目标蜜罐优化算法在求解多目标问题上具有一定的优势。