多目标优化算法集合

资 源 简 介

多目标优化算法集合

详 情 说 明

多目标优化算法是解决同时存在多个冲突目标优化问题的有效工具。这里介绍几种经典的多目标优化算法：

NSGA-II (非支配排序遗传算法II)是目前最流行的多目标进化算法之一。它采用非支配排序和拥挤距离计算来保持种群的多样性，通过精英保留策略提高收敛性能。

MOEA/D (基于分解的多目标进化算法)将多目标优化问题分解为多个单目标子问题，利用邻域关系进行协同优化。这种方法计算效率高，特别适合处理复杂的多目标问题。

MOPSO (多目标粒子群优化)将传统粒子群算法扩展到多目标领域。粒子通过跟踪个体最优解和全局最优解来搜索Pareto前沿，通常采用外部存档保存非支配解。

NNIA (非支配邻域免疫算法)模仿生物免疫系统原理，通过选择、克隆和变异操作产生新抗体。算法使用非支配邻域来保持解的多样性。

这些算法各有特点：NSGA-II适合保持解的广泛分布，MOEA/D收敛速度快，MOPSO实现简单，NNIA在复杂问题上表现优异。实际应用中需根据问题特性选择合适的算法或进行算法组合。