基于遗传算法的多目标优化算法

基于邻域竞赛的多目标优化算法

电站燃煤锅炉燃烧优化要求在保证燃烧效率的基础上降低NOx的排放，针对锅炉燃烧系统多变量、强耦合、强干扰、大滞后的复杂特性，提出利用支持向量机（SVM）对锅炉燃烧特性建模，利用遗传算法实现运行工况寻优，

基于非支配排序遗传算法处理多目标优化的matlab例程,可以自行修改

介绍了多目标优化问题的含义以及给出了多目标优化问题的数学描述。并且介绍了解决多目标优化的几种典型算法，讨论并对比了算法存在的优缺点，认为要进一步研究求解多目标优化问题的更多高效算法，若能结合各种算法的

过了这么久才回来写这篇算法的理解，有点抱歉，实在有很多事。现在就进入正题吧，这个是一个多目标函数优化算法。多目标函数优化有一种方法是，假如现在有n个目标函数fi,首先将每个目标函数乘以一个适当的参数a

PICEA-g是一种新的多目标优化算法，算法性能，特别是在高维多目标问题上，优于NSGA-II等经典算法。ThePICEA-gisaevolutionarymultiobjectivealgori

该NSGA源代码由Srinivas,N.和Deb,K用c语言编写，可直接运行

以下是一份普通多目标优化算法的代码。

（孙竫2012）用于区间参数多目标优化问题的遗传算法.pdf )

遗传算法在工程项目多目标优化中的应用研究