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1、多目标优化问题多目标优化是要找出一个能够同时满足所有优化目标的解，多个目标之间往往相互冲突，此消彼长。并且解通常是以一个不确定的点集合的形式出现，因此多目标优化问题的任务就是找出这个解集的分布情况，并根据实际情况找出合适的解。多目标优化问题的一般建模为V7-min二(齐(xf2(x)Si g(x)>0h(x)>0对多目标优化问题，目前一般有两类解决方法。第一类就是所谓的传统的方 法，包括将多个优化目标加权和变成一个单目标优化问题去求解以及采用数学规 划的方法来求解。这类传统的方法存在以下几个问题： 第一，不同性质的优化目 标的度量是不一样的，简单的加权存在一定的不合理性； 第二，对
2、目标所施加的 加权权值带有很大的人为的主观性； 第三，多个优化目标是通过内部的决策变量 施加相互的制约的，这就使得所得到的单目标函数的加权拓扑十分复杂；第四， 数学规划方法在最优解的 pareto解集合为凹集合或者是不连续的情况下是无法 处理的。第二类处理方法就是所谓的进化算法，包括蚁群算法，粒子群算法，人 工免疫算法，文化进化算法等。这类方法有以下几个特点：第一，进化算法具有 高度的并行性，可以大大提高问题处理的速度；第二，进化算法可以处理pareto解集合为凹集合或者不连续的情况；第三，大部分进化算法还处在研究的阶段， 其理论本身缺乏严格的数学解释，但是算法简单，容易实现并且具有深刻的智能 背景，因此在科学研究和工程仿真中有着广发的应用。