多目标优化粒子群算法

多目标优化粒子群算法是一种将粒子群算法（PSO）应用于多目标优化问题的方法。它是由Carlos A. Coello Coello等人在2004年提出的。该算法通过在搜索空间中随机生成一些粒子，并根据粒子的位置和速度来更新粒子的目标值，以寻找最优解的一组非劣解集合。与传统的单目标优化算法不同，多目标优化粒子群算法的目标是找到一组解，这些解在各个目标函数上都是非劣解，即无法通过改善一个目标而不损害其他目标。该算法的核心思想是通过引入非劣解集合来维护搜索空间中的多个目标解，并通过更新粒子的位置和速度来逐步收敛到非劣解集合的前沿。MOPSO算法通过使用多个粒子来进行搜索，并通过使用多个目标函数来评估粒子的性能，从而使得算法能够同时考虑多个目标，并找到最优的多目标解集合。