多目标优化模型的优缺点（多目标优化模型的优缺点是什么）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于多目标优化模型的优缺点的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、多目标决策、多目标优化、多目标规划的区别是是么？

• 2、线性规划模型的优点和缺点有哪些

• 3、全模型和选模型优缺点

• 4、学习多目标优化需要掌握哪些python知识

一、多目标决策、多目标优化、多目标规划的区别是是么？

此问题 说难 确实难 你要是非要咬文嚼字的话 那这几个概念是怎么也分不清楚的。

首先多目标决策是指某些问题有多个目标决定。我个人感觉它不应该是个概念，而是一个“问题”。需要我们去解答。

如何解答?

这就用到了多目标优化即研究多个目标在区域内的最优化，同时又叫多目标最优化。

最后多目标规划，这个简单，是数学上的一个分支，说白了它就是多目标优化。你要规划出一个目标即规划出一个优化方案。就是这样。

当然两者不可等同，其实不难理解，规划这个问题好理解，例如什么十一五规划十二五规划，水资源规划等等，是一个很空泛的东西。就是对一个问题做出一个合理的规划。可以理解为对这个问题一个优化方案。

呵呵 个人理解 有错误请指出。 本人学水利的 想共同探讨可以加我 799251711

二、线性规划模型的优点和缺点有哪些

优点：有统一算法，任何线性规划问题都能求解，解决多变量最优决策的方法。

缺点：对于数据的准确性要求高，只能对线性的问题进行规划约束，而且计算量大，有由线性规划演变的非线性规划法等等后续的方法弥补，但是计算量增加许多。

线性规划是决策系统的静态最优化数学规划方法之一.它作为经营管理决策中的数学手段,在现代决策中的应用是非常广泛的,它可以用来解决科学研究、工程设计、生产安排、军事指挥、经济规划。

扩展资料：

1、每个模型都有若干个决策变量（x1，x2，x3……，xn），其中n为决策变量个数。决策变量的一组值表示一种方案，同时决策变量一般是非负的。

2、目标函数是决策变量的线性函数，根据具体问题可以是最大化（max）或最小化（min），二者统称为最优化（opt）。

3、约束条件也是决策变量的线性函数。当得到的数学模型的目标函数为线性函数，约束条件为线性等式或不等式时称此数学模型为线性规划模型。

参考资料来源：百度百科-线性规划

三、全模型和选模型优缺点

全模型和选模型优缺点如下：

1、优点：全模型和选模型组织的优点是把职能分工与组织合作结合起来，从专项任务的全局出发，促进组织职能和专业协作，有利于任务的完成。把常设机构和非常设机构结合起来，既发挥了职能机构的作用，保持常设机构的稳定性，设机构在特定任务完成后立即撤销，可避免临时机构长期化。

2、缺点：全模型和选模型组织的缺点是组织结构复杂，各专项任务组织与各职能机构关系多头，协调困难。专项任务组织负责人的权力与责任不相称，若缺乏有力的支持与合作，工作难以顺利开展。专项任务组织是非常设机构，该组织的成员工作不稳定，其利益易被忽视，故缺乏归属感和安全感。

四、学习多目标优化需要掌握哪些python知识

多目标优化

目标优化问题一般地就是指通过一定的优化算法获得目标函数的最优化解。当优化的目标函数为一个时称之为单目标优化(Single-

objective Optimization Problem,

SOP)。当优化的目标函数有两个或两个以上时称为多目标优化(Multi-objective Optimization Problem,

MOP)。不同于单目标优化的解为有限解，多目标优化的解通常是一组均衡解。

多目标优化算法归结起来有传统优化算法和智能优化算法两大类。

1. 传统优化算法包括加权法、约束法和线性规划法等，实质上就是将多目标函数转化为单目标函数，通过采用单目标优化的方法达到对多目标函数的求解。

2. 智能优化算法包括进化算法（Evolutionary Algorithm, 简称EA）、粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）等。

Pareto最优解：

若x*∈C*,且在C中不存在比x更优越的解x，则称x*是多目标最优化模型式的Pareto最优解，又称为有效解。

一般来说，多目标优化问题并不存在一个最优解，所有可能的解都称为非劣解，也称为Pareto解。传统优化技术一般每次能得到Pareo解集中的一个，而

用智能算法来求解，可以得到更多的Pareto解，这些解构成了一个最优解集，称为Pareto最优解。它是由那些任一个目标函数值的提高都必须以牺牲其

他目标函数值为代价的解组成的集合,称为Pareto最优域，简称Pareto集。

Pareto有效(最优)解非劣解集是指由这样一些解组成的集合：与集合之外的任何解相比它们至少有一个目标函数比集合之外的解好。

求解多目标优化问题最有名的就是NSGA-II了，是多目标遗传算法，但其对解的选择过程可以用在其他优化算法上，例如粒子群，蜂群等等。这里简单介绍一下NSGA-II的选择算法。主要包含三个部分：

1. 快速非支配排序

要先讲一下支配的概念，对于解X1和X2，如果X1对应的所有目标函数都不比X2大（最小问题），且存在一个目标值比X2小，则X2被X1支配。

快速非支配排序是一个循环分级过程：首先找出群体中的非支配解集，记为第一非支配层，irank=1（irank是个体i的非支配值），将其从群体中除去，继续寻找群体中的非支配解集，然后irank=2。

2. 个体拥挤距离

为了使计算结果在目标空间比较均匀的分布，维持种群多样性，对每个个体计算拥挤距离，选择拥挤距离大的个体，拥挤距离的定义为：

L[i]d=L[i]d+(L[i+1]m−L[i−1]m)/(fmaxm−fminm)

L[i+1]m是第i+1个个体的第m目标函数值，fmaxm 和 fminm是集合中第m个目标函数的最大和最小值。

3. 精英策略选择

精英策略就是保留父代中的优良个体直接进入子代，防止获得的Pareto最优解丢失。将第t次产生的子代种群和父代种群合并，然后对合并后的新种群进行非支配排序，然后按照非支配顺序添加到规模为N的种群中作为新的父代。

以上就是关于多目标优化模型的优缺点相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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