pso解决两目标函数极值问题

资 源 简 介

pso解决两目标函数极值问题

详 情 说 明

粒子群算法（PSO）解决多目标优化问题是一种基于群体智能的经典方法，特别适合处理两个目标函数的极值问题。对于刚接触多目标优化的学习者，理解其核心思想可以从单目标PSO的扩展入手。

在多目标场景下，每个粒子需要同时优化两个目标函数，这时传统的最优解概念被"帕累托最优解"取代——即不存在一个解能在所有目标上均优于当前解。算法运行时，粒子的速度和位置更新仍遵循PSO的基本公式，但需要维护一个外部存档来存储找到的非支配解（帕累托前沿解）。

关键改进包括： 采用拥挤距离或网格法保持解的分布性 设计新的粒子领导者选择机制（如轮盘赌选择） 目标归一化处理以消除量纲差异

实现时需特别注意两个目标的权重分配问题，虽然多目标优化理论上不需要预设权重，但实际问题中常需要通过测试调整参数。最终输出的帕累托前沿能够直观展示目标间的权衡关系，这对理解多目标问题的本质非常有帮助。