jeplus+ea怎么做多目标优化

JEPlus+EA可以通过以下几种方法进行多目标优化：

1. 加权求和法：将多个目标函数加权求和，将多个目标函数转化为一个单一的目标函数，并通过该目标函数来进行优化。

2. Pareto优化：使用 Pareto 前沿面的方法，通过找到一组非支配解，使得任何一个目标函数的优化都不会降低其他目标函数的值。

3. 双目标遗传算法：将多个目标函数作为双目标遗传算法的优化目标，通过遗传算法优化得到一组非支配解，其中每个解都不能被其他解所支配。

4. 基于免疫算法的多目标优化：使用免疫算法进行多目标优化，通过模拟免疫系统中的抗体和抗原相互作用的过程，找到一组非支配解。

以上这些方法可以在JEPlus+EA中实现，具体实现方式可以参考JEPlus+EA的文档或者相关的论文。