多目标优化方法主要有哪些?，多目标优化方法及实例解析

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本文目录一览：

• 『壹』、多目标优化算法有哪些?
• 『贰』、如何用粒子群优化(PSO)算法实现多目标优化
• 『叁』、多目标决策方法

多目标优化算法有哪些?

『壹』、传统优化算法包括加权法、约束法和线性规划法等，实质上就是将多目标函数转化为单目标函数，通过采用单目标优化的方法达到对多目标函数的求解。

『贰』、主要内容包括：多目标进化算法、多目标粒子群算法、其他多目标智能优化算法、人工神经网络优化、交通与物流系统优化、多目标生产调度和电力系统优化及其他。

『叁』、多目标优化的理论和求解方法是一个长期的研究课题，近来存在着理论不完善、算法不成熟等问题。

如何用粒子群优化(PSO)算法实现多目标优化

『壹』、粒子群算法，也称粒子群优化算法（ParticleSwarmOptimization），缩写为PSO，是近年来发展起来的一种新的进化算法（EvolutionaryAlgorithm-EA）。

『贰』、文献中通常使用两种典型的方法：『1』轮盘选取模式，该方式按照某种标准进行随机选取，其目的是维持种群的多样性；『2』数量标准：按照某种不涉及随机选取的过程来确定社会引导者。

『叁』、重新定义的PSO的操作。 [33]通过重新定义粒子的位置，速度，和他们的加法和减法乘法运算，提出了一种新的离散粒子群，并为解决旅行商问题。虽然该算法是有效的，但它提供了一种新的思维方式求解组合优化问题。

『肆』、传统的多目标优化方法是将多目标问题通过加权求和转化为单目标问题来处理的，而粒子算法主要是解决一些多目标优化问题的（例如机械零件的多目标设计优化），其优点是容易实现，精度高，收敛速度快。

『伍』、就PSO 本身而言，为了更好地解决多目标优化问题，必须解决全局最优粒子和个体最优粒子的选取问题。对于全局最优粒子的选取，一方面要求算法具有较好的收敛速度，另一方面要求所得解在Pareto边界上具有一定的分散性。

『陆』、粒子群算法（也称粒子群优化算法（particleswarmoptimization，PSO），模拟鸟群随机搜索食物的行为。粒子群算法中，每个优化问题的潜在解都是搜索空间中的一只鸟，叫做“粒子”。

多目标决策方法

以决策单位各输入输出的权重为变量，从最有利于决策单元的角度进行评估，避免了各指标在优先意义上的权重。假定每个输入都关联到一个或多个输出，输入输出之间存在的某种关系，DEA方法不必确定这种关系的显示表达式。

多目标规划求解方法：化多为少、分层求解、其它方法。化多为少 把多目标规划问题归为单目标的数学规划（线性规划或非线 性规划）问题进行求解，即所谓标 量化的方法，这是基本的算法之一。

多目标决策方法是从20世纪70年代中期发展起来的一种决策分析方法。决策分析是在系统规划、设计和制造等阶段为解决当前或未来可能发生的问题，在若干可选的方案中选取和决定最佳方案的一种分析过程。

层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是对一些较为复杂、较为模糊的多目标问题作出决策的简易方法，它是美国运筹学家T. L. Saaty 教授于70年代初期提出的一种简便、灵活而又实用的多准则决策方法。

不能用求解单目标决策问题的方法求解多目标决策问题。

即把多目标规划问题归为单目标的数学规划（线性规划或非线 性规划）问题进行求解，即所谓标 量化的方法，这是基本的算法之一。

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