双目标规划模型求解算法

双目标规划模型求解算法主要有以下几种：

1. 加权规划法（Weighted Sum Method）：将多个目标函数加权求和，转化为单目标规划问题。然后使用常规的单目标规划算法求解问题。

2. 线性规划法（Linear Programming Method）：将双目标规划问题转化为单目标规划问题。通过线性规划方法求解单目标规划问题，得到一组最优解，再通过调整权重的方法得到一组最优解。

3. 启发式算法（Heuristic Algorithm）：通过一些启发式方法寻找到近似最优解的算法。例如，遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法等。

4. 非支配排序遗传算法（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm，NSGA）：通过非支配排序的方法对解集进行排序，使得每个解的质量都相对较高。然后通过选择与交叉的方式生成新的解集，不断迭代得到最优解。

5. 支配树算法（Dominance Tree Algorithm）：通过建立支配树来寻找最优解。支配树是一种树形结构，每个节点代表一个解，支配关系由节点间的边表示。根据支配树的结构，可以得到最优解。

6. 直接法（Direct Method）：将双目标规划问题转化为一系列单目标规划问题，使用多目标优化算法求解。例如，多目标单调优化算法、多目标差分进化算法等。