帕累托算法多目标优化
时间: 2023-11-25 14:49:31 浏览: 161
多目标优化算法
帕累托算法是一种常用的多目标优化算法,它的目标是找到一组解,这组解中的每个解都不能再有任何一个目标得到改进,而其他目标不会变得更差。这些解被称为帕累托最优解集。帕累托算法的基本思想是通过维护一个外部存档来保存当前找到的帕累托最优解集,然后使用一些策略来更新这个存档,以便找到更多的帕累托最优解。常见的帕累托算法包括NSGA-II、MOEA/D和SPEA2等。
另外,多目标优化问题是指在优化过程中需要同时优化多个目标函数的问题。这些目标函数通常是相互矛盾的,因此无法通过单一的优化方法来解决。多目标优化算法的目标是找到一组解,这组解中的每个解都是在多个目标函数下最优的,而这些解构成了帕累托最优解集。
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