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&#