工程成本、工期与安全性多目标优化的代码

多目标优化需要考虑到工程成本、工期和安全性，因此需要采用多种优化算法和技术。以下是一些常见的多目标优化技术：

1. 遗传算法：遗传算法是一种常用的多目标优化算法，它模拟自然选择的过程，通过交叉、变异等操作来搜索最优解。

2. 粒子群算法：粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群或鱼群的行为，来搜索最优解。

3. 模拟退火算法：模拟退火算法是一种基于蒙特卡罗方法的优化算法，通过随机跳出局部最优解的可能性来搜索全局最优解。

4. 支持向量机：支持向量机是一种常用的分类算法，也可以用于多目标优化。它通过寻找决策边界来最小化误差，达到最优化的目标。

5. 神经网络：神经网络是一种模拟人类神经系统的计算模型，可以用于多目标优化。它可以通过不断的学习和调整参数来达到最优化的目标。

在实际应用中，需要根据具体的问题情况，选择合适的多目标优化算法和技术。同时，还需要考虑到数据量、计算时间和精度等因素，来确保最终结果的可靠性和有效性。