进化多目标优化算法学习综述

最初，多目标优化问题→通过加权等方式转化为单目标问题→用数学规划求解。 这样每次只能得到一种权值下的最优解。而且MOP的目标函数、约束函数可能是非线性、不可谓、不连续的，传统的数学规划效率低，并且它们对于权值或目标给定的次序比较敏感。 进化算法：同伙代与代之间维持由潜在解组成的种群来实现全局搜索。   第一代EMO：采用基于非支配排序的个体选择方法和基于适应度共享机制的种群多样性保留策略。代表：N

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