如何用粒子群優(yōu)化（PSO）算法實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)優(yōu)化？粒子群優(yōu)化算法（Particle swarm optimization，簡稱PSO）是近年來發(fā)展起來的一種新的進(jìn)化算法。PSO算法是一種進(jìn)化算法，類似于模

如何用粒子群優(yōu)化（PSO）算法實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)優(yōu)化？

粒子群優(yōu)化算法（Particle swarm optimization，簡稱PSO）是近年來發(fā)展起來的一種新的進(jìn)化算法。PSO算法是一種進(jìn)化算法，類似于模擬退火算法，它也是從隨機(jī)解出發(fā)，通過迭代找到最優(yōu)解。它還通過適應(yīng)度來評(píng)價(jià)解的質(zhì)量，但比遺傳算法規(guī)則簡單。它沒有遺傳算法的“交叉”和“變異”操作。它通過跟隨當(dāng)前的搜索來尋找最優(yōu)值，從而找到全局最優(yōu)值。該算法具有實(shí)現(xiàn)簡單、精度高、收斂速度快等優(yōu)點(diǎn)，引起了學(xué)術(shù)界的關(guān)注，并在解決實(shí)際問題中顯示出其優(yōu)越性。粒子群算法是一種并行算法。

多目標(biāo)優(yōu)化算法的多目標(biāo)是什么意思？

多目標(biāo)優(yōu)化的本質(zhì)是，在大多數(shù)情況下，一個(gè)目標(biāo)的改進(jìn)可能導(dǎo)致其他目標(biāo)的性能下降，不可能同時(shí)實(shí)現(xiàn)多個(gè)目標(biāo)的優(yōu)化。我們只能在目標(biāo)之間進(jìn)行協(xié)調(diào)、取舍和妥協(xié)，以達(dá)到所有目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)。此外，該問題的最優(yōu)解由大量偶無窮多個(gè)Pareto組成，最優(yōu)解由兩部分組成。

多目標(biāo)優(yōu)化算法有哪些？

主要內(nèi)容包括：多目標(biāo)進(jìn)化算法、多目標(biāo)粒子群優(yōu)化、其他多目標(biāo)智能優(yōu)化算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、交通物流系統(tǒng)優(yōu)化、，多目標(biāo)生產(chǎn)調(diào)度與電力系統(tǒng)優(yōu)化等。