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多目标优化算法与求解策略
2多目标优化综述
2.1多目标优化的基本概念
多目标优化问题(Multi-objectiveOptimizationProblem，MOP)起源于许多实际复杂系统的设计、建模和规划问题，这些系统所在的领域包括工业制造、城市运输、资本预算、森林管理、水库管理、新城市的布局和美化、能量分配等等。几乎每个重要的现实生活中的决策问题都要在考虑不同的约束的同时处理若干相互冲突的目标，这些问题都涉及多个目标的优化，这些目标并不是独立存在的，它们往往是祸合在一起的互相竞争的目标，每个目标具有不同的物理意义和量纲。它们的竞争性和复杂性使得对其优化变得困难。
多目标最优化是近20多年来迅速发展起来的应用数学的一门新兴学科。它研究向量目标函数满足一定约束条件时在某种意义下的最优化问题。由于现实世界的大量问题，都可归结为含有多个目标的最优化问题，自70年代以来，对于多目标最优化的研究，在国内和国际上都引起了人们极大的关注和重视。特别是近10多年来，理论探索不断深入，应用范围日益广泛，研究队伍迅速壮大，显示出勃勃生机。同时，随着对社会经济和工程设计中大型复杂系统研究的深入，多目标最优化的理论和方法也不断地受到严峻挑战并得到快速发展。近几年来，将遗传算法(GeneticAlgorithm，GA)应用于多目标优化问题成为研究热点，这种算法通常称作多目标优化进化算法或多目标优化遗传算法。由于遗传算法的基本特点是多方向和全局搜索，这使得带有潜在解的种群能够一代一代地维持下来。从种群到种群的方法对于搜索Pareto解来说是十分有益的。
一般说来，科学研究与工程实践中许多优化问题大都是多目标优化问题。多目标优化问题中各目标之间通过决策变量相互制约，对其中一个目标优化必须以其它目标作为代价，而且各目标的单位又往往不一致，因此很难客观地评价多目标问题解的优劣性。与单目标优化问题的本质区别在于，多目标优化问题的解不是唯一的，而是存在一个最优解集合，集合中元素称为Pareto最优或非劣最优。所谓Pareto最优就是，不存在比其中至少一个目标好而其它目标不劣的更好的解，也就是不可能通过优化其中部分目标而其它目标不至劣化。Pareto最优解集中的元素就所有目标而言是彼此不可比较的。
下面从严格的数学描述角度介绍多目标优化问题的含义。通常在多目标优化领域中广泛采用并普遍接受的别劝尸问题的数学定义如下：
定义1.1(MOP)：一般材MOP由n个决策变量参数、k个目标函数和m个约束条件组成，目标函数、约束条件与决策变量之间是函数关系。最优化目标如下：
Maximizey=f(x)=(f1(x)，f2(x)，…，fk(x))
S.t.e(x)=(e1(x)，e2(x)，…，em(x))≤0（2-1）
其中x=(x1，x2，…，xn)∈X
Y=(y1，y2，…，yk)∈Y
这里x表示决策向量，y表示目标向量，X表示决策向量x形成的决策空间，Y表示目标向量y形成的目标空间，约束条件e(x)≤0确定决策向量的可行的取值范围。
当有多个目标函数存在的时候，“最优解”概念产生了新的变化。因为在解决多目标问题时，实际上是求一组均衡解，而不是单个的全局最优解。这个被普遍采用的最优解的概念是FrancisYsidroEdgeworth早在1881年提出来的。随后著名的法国经济学家和社会学家帕雷托(VilfredoPareto)在1896年推广了这个概念，他从经济学的角度将本质上不可比较的多个目标转化成单个指标进行优化求解，这里就涉及到多目标的概念。帕雷托首次提出向量优化的概念，即现在广泛使用的Pareto最优。
MOP的本质在于大多情况下各子目标可能是相互冲突的，某子目标的改善可能引起其它子目标性能的降低，即同时使多个子目标均达到最优一般是不可能的，否则就不属于多目标优化研究的范畴。解决MOP的最终手段只能是在各子目标之间进行协调权衡和折衷处理，使各子目标函数均尽可能达到最优。因此，MOP的最优解与单目标优化问题的最优解有着本质上的区别，为了正确求解MOP，必须对其解的概念进行定义。
定义1.2(可行解集)：可行解集定义为满足式(2-1)中的约束条件e(x)的决策向量x的集合，即
（2-2）
的可行区域所对应的目标空间的表达式为：
（2-3）
对于式（2-3），表示可行解集中的所有x，经优化函数映射形成目标空间中的一个子空间，该子空间的决策向量均属于可行解集。
对于极小化问题，可以很容易转化为上述的最大化问题来进行求解。
单目标优化问题的可行解集能够通过它的唯一的目标函数f来确定方案之间的优劣关系和程度。对于MOP问题来说，情况则有所不同，因为一般来说，中的决策向量是无法进行全部排序的，而只能对某个指标进行排序，即部分排序。
大多数情况下，类似于单目标优化的最优解在多目标