文档介绍：多目标优化问题及其算法的研究摘要:多目标优化问题(MOP)由于目标函数有两个或两个以上,其解通常是一组Pareto最优解。传统的优化算法在处理多目标优化问题时不能满足工业实践应用的需要。随着计算机科学与生命信息科学的发展,智能优化算法在处理多目标优化问题时更加满足工程实践的需要。本文首先研究了典型多目标优化问题的数学描述,并且分析了多目标优化问题的Pareto最优解以及解的评价体系。简要介绍了传统优化算法中的加权法、约束法以及线性规划法。并且研究了智能优化算法中进化算法(EA)、粒子群算法(PSO)和蚁群优化算法(ACO)。关键词:多目标优化问题;传统优化算法;进化算法;粒子群算法;蚁群优化算法中图分类号:TP391文献标识码:AResearchofMulti-objectiveOptimizationProblemandAlgorithmAbstract:TheobjectivefunctionofMulti-objectiveOptimizationProblemismorethantwo,-,IntelligentOptimizationAlgorithmisusedtosolvetheMulti-,thetypicalmathematicformoftheMulti-objectiveOptimizationProblem,andthebestParetoresultofMulti-objectiveOptimizationProblemwithit’’stakeabriefrevealofTraditionalOptimizationAlgorithm,suchasweightingmethod,,includingEvolutionaryAlgorithm,ParticleSwarmOptimizationandAntColonyOptimization,:Multi-objectiveOptimizationProblem;TraditionalOptimizationAlgorithm;EvolutionaryAlgorithm;ParticleSwarmOptimization;。当优化的目标函数为一个时称之为单目标优化(Single-objectiveOptimi