含有10种不同种类的多目标优化算法

资 源 简 介

含有10种不同种类的多目标优化算法

详 情 说 明

多目标优化是求解具有多个相互冲突目标的问题，需要寻找一组最优解（Pareto前沿）而非单一解。常见的10种算法主要分为三类：

经典进化算法 NSGA（非支配排序遗传算法）使用非支配排序和共享机制维持种群多样性。其改进版NSGA-II采用快速非支配排序和拥挤距离比较，降低了计算复杂度，是目前最流行的多目标优化算法之一。

基于分解的方法 如MOEA/D将多目标问题分解为多个单目标子问题，通过邻域关系协同优化。这类方法对连续性问题表现优异。

新兴混合算法 包括结合粒子群优化的算法、基于模拟退火的变体等，通过引入新的搜索机制来提高收敛性能。

测试函数通常包含ZDT、DTLZ等标准系列，用于评估算法在凸/非凸Pareto前沿、高维目标空间等场景下的表现。完整实现应包含目标函数计算、种群初始化、选择/交叉/变异算子等核心模块，并能可视化最优解集分布。