Matlab:多目标优化测试集CEC2009(UF)

当我们面临多个目标时,经常出现在每个目标之间存在牺牲的情况,也就是说,一个目标的优化可能会损害其他目标的优化。如果不能处理好这种关系,系统优化部分目标就会逐渐弱化甚至崩溃,从而影响整个系统的效率。

为了解决这个问题,出现了多目标优化技术(Multi-Objective Optimization,MOO),它是一种用于优化多个竞争性目标的技术,帮助在不同目标之间找到平衡点或者折中方案。

多目标优化技术的核心是寻找到一个" 最优解集"(也叫 Pareto Front 数组),由非占优解的有限集合组成,没有其他可行解比其中任何一个更优,从而实现所有目标权衡的最优化结果。

多目标优化技术可以用于各种领域,比如供应链管理、智能交通、计算机网络、化学、电子工程等领域,具体应用包括:

1. 供应链管理中的交通路向规划:优化路线、减少交通堵塞和碳排放等。

2. 化学与药物设计中的酶反应路线:优化化学反应过程、降低污染排放等。

3. 电子商务领域的个性化推荐:优化推荐商品、平衡促销策略等。

4. 生产过程的质量控制:优化原材料选择、生产能力的调整等。

5. 自动化控制系统:选取最优的控制参数,避免过程崩溃或输出质量偏差出现

目前,多目标优化技术的应用越来越广泛,有着广泛的研究和应用前景。

常用的多目标优化算法有很多种&#

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