粒子群算法（启发式算法）的多目标优化，我也翻过一些这方面的论文。
单目标与多目标优化主要区别在于多目标优化问题有多个目标函数,一个解对于某个目标来说可能是较好的,而对于其他目标来讲可能是较差的。
因此，存在一个折衷解的集合，也就是所谓的Pareto集。
教科书上，解决多目标优化问题的方法一般是，通过数学变换把多目标转换为单目标求解，但是实际问题中涉及到多目标优化问题往往具有非线性、不可微、不连续等特征，难以用数学方法搞定。
而启发式算法则不需要这些严格条件，其实也是启发式算法兴起的原因。
单目标与多目标优化主要区别在于多目标优化问题有多个目标函数,一个解对于某个目标来说可能是较好的,而对于其他目标来讲可能是较差的。
因此，存在一个折衷解的集合，也就是所谓的Pareto集。
教科书上，解决多目标优化问题的方法一般是，通过数学变换把多目标转换为单目标求解，但是实际问题中涉及到多目标优化问题往往具有非线性、不可微、不连续等特征，难以用数学方法搞定。
而启发式算法则不需要这些严格条件，其实也是启发式算法兴起的原因。
2024/9/26 7:11:04
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采用多种群协同的多目标粒子群算法，测试函数为ZDT1。
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2024/9/18 17:12:29
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使用matlab编程，分为多个.m文件编写，包括支配关系选择，全局领导者选择，删除多于的非劣解，创建栅格，标准测试函数Mycost1为ZDT1测试函数Mycost3有约束条件套用算法只需要改动Mycost函数与主函数中粒子的取值与维度，即主函数中问题定义处与MOPSO设置处，其余不需要改动
2024/6/2 20:24:35
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自顺应多目标粒子群优化器TheAdaptiveMulti-ObjectiveParticleSwarmOptimizer(AMOPSO）.
2021/4/10 10:14:42
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《多目标智能优化算法及其应用》系统地引见了多目标智能优化算法理论与应用，力图全面地引见多目标智能优化算法的最新研究进展。
全书共分为8章，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。
全书共分为8章，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。
2015/5/19 23:08:09
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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