multobjective 函数

资 源 简 介

multobjective 函数

详 情 说 明

多目标优化是指在一个问题中需要同时优化多个目标函数的情况。这类问题在实际应用中非常常见，比如工程设计中需要同时考虑成本、性能和可靠性等多个目标。

常见的多目标优化方法包括：

目标规划方法：通过将多个目标转化为单一目标来简化问题。通常需要决策者预先设定各目标的优先级或权重。

加权总和法：为每个目标函数分配权重，然后将其线性组合成单一目标函数。这种方法简单直观，但权重的选择对结果影响很大。

ε约束法：选择一个主要目标进行优化，同时将其他目标转化为约束条件。这种方法可以更好地控制各目标的达成程度。

ZDT和DTLZ是多目标优化领域中常用的测试函数集： ZDT函数集包含6个具有不同特性的测试问题 DTLZ函数集提供了可扩展性更强的测试问题 这些测试函数用于评估多目标优化算法的性能，包括收敛性和解的分布性。