作者:三名狂客
『运筹OR帷幄』责任编辑: @爱牛氓的帆爷 (东北大学系统工程硕士生)
本篇文章是由以上作者在CSDN上的优秀文章(原文链接: 多目标优化详解 - CSDN博客 ),通过『运筹OR帷幄』责任编辑整理修改而成的。
欢迎原链接转发,转载请私信 @留德华叫兽 获取信息,盗版必究。
敬请关注和扩散本专栏及同名公众号,会邀请 全球知名学者发布运筹学、人工智能中优化理论等相关干货、知乎Live及行业动态:『运筹OR帷幄』大数据人工智能时代的运筹学
生活中 ,许多问题都是由相互冲突和影响的多个目标组成。人们会经常遇到使多个目标在给定区域同时尽可能最佳的优化问题 ,也就是多目标优化问题。优化问题存在的优化目标超过一个并需要同时处理 ,就成为多目标优化问题。
多目标优化问题在工程应用等现实生活中非常普遍并且处于非常重要的地位 ,这些实际问题通常非常复杂、困难 ,是主要研究领域之一。自 20世纪 60年代早期以来 ,多目标优化问题吸引了越来越多不同背景研究人员的注意力。因此 ,解决多目标优化问题具有非常重要的科研价值和实际意义。
实际中优化问题大多数是多目标优化问题 ,一般情况下 ,多目标优化问题的各个子目标之间是矛盾的 ,一个子目标的改善有可能会引起另一个或者另几个子目标的性能降低 , 也就是要同时使多个子目标一起达到最优值是不可能的 , 而只能在它们中间进行协调和折中处理 , 使各个子目标都尽可能地达到最优化。其与单目标优化问题的本质区别在于 ,它的解并非唯一 ,而是存在一组由众多 Pareto最优解组成的最优解集合 ,集合中的各个元素称为 Pareto最优解或非劣最优解。
版权声明:
本文来源网络,所有图片文章版权属于原作者,如有侵权,联系删除。
本文网址:https://www.mushiming.com/mjsbk/12286.html