由于演化算法求解多目标优化问题所得结果是一个优化解集———Pareto最优集,而现有的演化算法收 敛性分析只适合针对单目标优化问题的单个最优解。利用有限马尔科夫链给出了演化算法求解多目标优化问 题的收敛性分析框架,并给出了一个分析实例

使用MOPSO优化多目标问题，可以直接运行，有良好的可读性

nsga代码1. 利用nsga-i实现多目标opttmhzattonNSGA([5])是一种流行的基于非支配的多目标优化遗传算法。该算法是一种非常有效的算法，但由于其计算复杂度高、缺乏精英主义以及为共享参数oshare选择最优参数值而受到普遍批评。融合精英主义，不需要先验选择共享参数。本文将详细讨论NSGA-II。