10种不同种类的多目标优化算法

资 源 简 介

10种不同种类的多目标优化算法

详 情 说 明

多目标优化是解决同时存在多个相互冲突目标的问题的关键技术。这类问题在工程设计和金融建模等领域十分常见。

以下是10种主流的多目标优化算法的核心特点：

NSGA（非支配排序遗传算法） 最早提出的经典算法，采用非支配排序和共享机制来保持种群多样性。

NSGA-II NSGA的改进版本，引入快速非支配排序和拥挤距离比较算子，显著提升了计算效率。

MOEA/D（基于分解的多目标进化算法） 将多目标问题分解为若干单目标子问题，通过协作方式求解。

SPEA2（强度帕累托进化算法2） 使用外部存档保存优秀解，并采用k近邻方法估计解密度。

PAES（帕累托存档进化策略） 结合了局部搜索和存档机制，尤其适合计算资源受限的场景。

PESA-II（基于区域选择算法） 通过单元超格划分目标空间，实现高效的解分布控制。

IBEA（基于指标的进化算法） 利用性能指标直接指导搜索过程，实现更精确的优化方向控制。

SMS-EMOA（基于超体积指标） 采用期望超体积改进作为选择标准，能自动平衡收敛性和多样性。

MO-CMA-ES（协方差矩阵自适应策略） 将经典的CMA-ES扩展到多目标领域，适合连续优化问题。

RM-MEDA（规则模型多目标估计分布算法） 通过建立概率模型来指导搜索，特别适合高维复杂问题。

测试函数通常包括ZDT系列、DTLZ系列等标准基准问题，用于评估算法在收敛性、分布性和扩展性方面的表现。实际应用中需要根据问题特性选择合适算法，考虑因素包括目标维度、计算成本和解的质量要求等。