多目标粒子群算法

资 源 简 介

多目标粒子群算法

详 情 说 明

多目标粒子群算法（MOPSO）是经典粒子群算法在多目标优化问题上的扩展应用，它通过模拟鸟群觅食行为来解决需要同时优化多个冲突目标的复杂问题。

在实现原理上，MOPSO保留了标准PSO的粒子速度和位置更新机制，但针对多目标特性进行了三个关键改进：首先引入了外部档案库存储非支配解，这些解在目标空间中形成了Pareto前沿；其次采用拥挤距离或网格法来维护解的分布性；最后通过轮盘赌等策略为粒子选择全局最优引导者。

相比传统的单目标PSO，该算法需要处理目标空间的维度提升带来的挑战，包括解的评估标准从单一数值变为多维向量，以及需要平衡收敛性和多样性两个关键指标。典型的应用场景包括工程设计中需要同时优化成本与性能的权衡问题，或者机器学习中需要协调模型精度与复杂度的参数调优。

现代改进算法还会结合自适应权重、精英保留策略等机制来增强搜索能力，并采用特定的终止条件（如前沿收敛度或最大迭代次数）来判断优化过程是否完成。这使得MOPSO成为处理现实世界中复杂多目标优化问题的重要工具之一。