遗传算法解决多目标规划问题

资 源 简 介

遗传算法解决多目标规划问题

详 情 说 明

遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化方法，特别适合解决复杂的多目标规划问题。这类问题通常需要同时优化多个相互冲突的目标函数，比如在工程设计中既要降低成本又要提高性能。

在多目标场景下，遗传算法通过以下核心机制工作：首先，算法初始化一个包含多个潜在解的种群，每个解代表不同的目标权衡方案。然后通过选择、交叉和变异等操作逐步进化种群。与单目标优化不同，这里的适应度评估需要特殊处理，常见的方法是采用Pareto支配概念来筛选非劣解。

Pareto最优解集是算法追求的核心成果，这个集合中的每个解都具有这样的特性：在不损害至少一个其他目标的前提下，无法进一步改善任何一个目标。为了保持解的多样性并覆盖整个Pareto前沿，算法通常会引入拥挤度计算或小生境技术。

在多目标遗传算法的实现中，需要注意种群规模的合理设置、进化代数的控制以及选择压力的调节。这些参数直接影响算法能否找到分布均匀且覆盖广泛的Pareto最优解集。现代改进算法还会结合精英保留策略和外部存档机制来提高收敛性能。