说明：近年来，基于启发式的多目标优化技术得到了很大的发展，研究表明该技术比经典方法更实用和高效。有代表性的多目标优化算法主要有NSGA、NSGA-II、SPEA、SPEA2、PAES和PESA等。粒子群优化(PSO)算法是一种模拟社会行为的、基于群体智能的进化技术，以其独特的搜索机理、出色的收敛性能、方便...
说明：适合学习多目标优化算法的好例子，完美运行，粒子群算法 多目标优化是在现实各个领域中都普遍存在的问题，每个目标不可能都同时达到最优，必须各有权重。但是，究竟要怎样分配这样的权重，这已经成为人们研究的热点问题。同时，根据生物进化论发展起来的遗传算法，也得到了人们的关注。将这两者结合起来，能够利...
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说明：NSGA-Ⅱ是目前最流行的多目标进化算法之一，它降低了非劣排序遗传算法的复杂性，具有运行速度快，解集的收敛性好的优点，成为其他多目标优化算法性能的基准。NSGA-Ⅱ算法采用了快速非支配排序算法，计算复杂度比 NSGA 大大的降低
说明：解决微电网多目标经济调度问题，其中包含了三个目标函数，各个目标可适当修改，采用的求解算法是改进的多目标粒子群算法，已调试运行通过
说明：在多目标的优化问题中，经常要分析解的收敛性和分布性，这时的多目标问题就会选择标准化测试函数，用来观察Pareto前沿，以此来观察解的分布性和收敛性，也就能分析该算法对于原多目标问题的算法有没有提升。