多目标优化算法中的稳态

在多目标优化算法中，稳态通常是指当算法达到一定程度的收敛状态时，系统的目标函数不再发生显著变化，即各个优化目标值已经接近最优解的稳定区域。在这种状态下，算法停止迭代或进入一种低能耗的循环模式，寻找一个被称为"Pareto前沿"或"Pareto最优解集"的结果集合，这个集合包含了所有无法同时改进两个或更多目标而不牺牲其他目标的解决方案。

在多目标优化过程中，因为目标之间通常是冲突的，所以不存在单一全局最优解，而是一系列无支配性的解。稳态的达成意味着算法找到了一组平衡点，每个解决方案都在所有目标上达到了相对满意的权衡。