Python实现多目标优化：Pareto最优解的搜索 大家好！今天我们来聊聊一个非常实用且重要的优化领域：多目标优化。在现实世界中，我们面临的优化问题往往不止一个目标，例如，设计一辆汽车，我们既希望它速度快，又希望它油耗低，同时还希望它安全系数高。这些目标之间往往是相互冲突的，改善一个目标可能会恶化另一个目标。这就是多目标优化问题的核心挑战。 我们的目标是找到一组解，这些解在所有目标上都达到了某种“最佳”状态，这就是所谓的Pareto最优解集。今天，我们将用Python来实现Pareto最优解的搜索，并深入理解其背后的原理。 1. 多目标优化问题的定义 多目标优化问题（Multi-Objective Optimization Problem, MOP）可以定义如下： minimize F(x) = (f1(x), f2(x), …, fk(x)) subject to x ∈ S 其中： x 是决策变量向量，代表问题的解。 S 是可行域，表示所有满足约束条件的解的集合。 F(x) 是目标函数向量，包含 k 个目标函数 f1(x), f2(x), …, fk(x)，每个目标函数衡 …
继续阅读“Python实现多目标优化（Multi-Objective Optimization）：Pareto最优解的搜索”