模拟退火算法解决多目标规划

模拟退火算法(simulated annealing, SA)是一种用于解决多目标规划问题的优化技术。它通过模拟金属退火的过程来搜索最优解。引用中提到了一种采用模拟退火算法解决电子侦察卫星任务规划问题的方法。该算法通过调整温度参数来控制搜索过程中的探索和利用的平衡。模拟退火算法具有可证明的收敛性，使其成为向多目标优化问题扩展的一种有吸引力的技术。引用中介绍了一种多目标模拟退火的替代方法，该方法能够处理不需要给目标分配偏好信息的优化问题。该方法在一系列常见测试问题上显示出了快速收敛性，并且在应用于CDMA移动通信网络的商业优化中表现出良好的性能。引用中提到了一种归档式多目标模拟退火算法(AMOSA)，它能够高效地解决多目标组合优化问题。该算法通过爬山操作和支配关系对解进行迭代提炼，并将非支配解储存于归档集中。在每个温度下，算法通过扰动当前解产生新解，并根据支配关系的不同以不同的概率接受新解、当前解或归档集中的某个解。该算法还可以通过聚类操作来控制归档集中解的数量。总的来说，模拟退火算法是一种有效的方法来解决多目标规划问题，它具有广泛的应用前景。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [基于模拟退火算法的电子侦察卫星任务规划问题研究 (2010年)](https://download.csdn.net/download/weixin_38646659/19267977)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [【计算机科学】【2016.10】多目标优化的模拟退火算法研究](https://blog.csdn.net/weixin_42825609/article/details/82713563)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [多目标模拟退火算法](https://blog.csdn.net/qq_42364307/article/details/115128487)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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