帕累托最优和协同进化算法做一个模拟

资 源 简 介

帕累托最优和协同进化算法做一个模拟

详 情 说 明

帕累托最优与协同进化算法的结合为解决多目标优化问题提供了高效思路。帕累托最优描述资源分配的理想状态——在不损害其他目标的前提下无法进一步优化任一目标。而协同进化算法模拟物种间竞争或合作，推动种群向全局最优演进。

在多目标优化模拟中，协同进化通过维护多个子种群并行演化，每个子种群专注于不同目标。算法会定期评估个体在多个目标上的表现，筛选出帕累托前沿解（即非支配解），这些解在至少一个目标上优于其他解且在其他目标上不落后。通过交叉和变异操作，后代解不断逼近真正的帕累托前沿。

典型实现包含三阶段：1）初始化随机种群；2）基于支配关系进行非支配排序；3）通过适应度共享或拥挤距离维持解集多样性。这种模拟可应用于资源调度、工程设计等需权衡多个冲突目标的场景。