单目标优化算法和多目标优化算法区别

单目标优化算法和多目标优化算法是两种不同的优化方法，它们的主要区别在于优化的目标数量和目标函数的定义。

单目标优化算法是针对只有一个优化目标的问题进行优化。在这种算法中，通过调整参数或变量的取值，寻找使得目标函数最优的解。常见的单目标优化算法包括梯度下降、遗传算法、粒子群优化等。

多目标优化算法是针对具有多个优化目标的问题进行优化。在这种算法中，存在多个冲突的目标函数，需要在多个目标之间进行权衡和平衡。多目标优化算法的目标是找到一组解，使得这组解在各个目标上都达到最优或接近最优。常见的多目标优化算法包括遗传算法的多目标优化扩展（NSGA-II、MOEA/D等）、多目标粒子群优化等。

因此，单目标优化算法和多目标优化算法在目标数量和目标函数定义上存在明显的区别，分别针对单一目标和多个冲突目标进行优化。