多目标指数分布优化算法

多目标指数分布优化算法（Multi-objective Exponential Distribution Optimization Algorithm，MODA）是一种特殊的多目标优化算法，它结合了指数分布的特点以及遗传算法（Genetic Algorithms, GA）的搜索策略。在这个算法中，每个决策变量通常被建模为指数分布，因为指数分布可以有效地处理不确定性和资源分配问题。

MODA的主要步骤包括：

1. 初始化种群：生成一组随机解作为初始个体，每个个体由多个指数分布参数组成。
2. 繁殖：通过交叉和变异操作创建新的个体，保持多样性的同时尝试找到全局最优解。
3. 适应度函数评估：计算每个个体对于所有目标函数的综合评价，常见的方法如非-dominated排序（Non-Dominated Sorting）和紧致多目标进化算子（Pareto-optimal-based Crowding Distance）。
4. 更新种群：基于适应度值，保留一部分优秀的个体，并淘汰较差的个体。
5. 迭代过程：重复上述步骤直到达到预设的迭代次数或者满足停止条件。

MODA适用于那些目标函数之间存在冲突和权衡问题的问题求解，比如在工程设计、金融投资等领域。