⑴ 基於遺傳演算法的多目標優化演算法
在面對多目標優化問題時，我們常常會遇到在提高一個目標函數的同時，需要犧牲另一個目標函數的情況。這些情況下，我們尋求的解被稱為Pareto最優解，即在所有目標函數上都不可能進一步優化解而不會損害其他目標。
為解決此類問題，一種高效方法是採用遺傳演算法中的gamultiobj函數。此函數是MATLAB提供的用於求解多目標優化問題的工具，特別適用於尋求Pareto最優解。具體使用時，我們首先定義問題的函數handle，指定目標函數的數量、決策變數的數量、上下界和約束條件。
接著，設置遺傳演算法的參數，如Pareto最優解的比例、種群大小、最大遺傳代數、適應度函數的偏差閾值等，並調用gamultiobj函數執行演算法。函數執行後，會返回最優解及其對應的目標函數值。
以一個具體例題為例，我們將目標函數定義為兩個目標，然後通過設置參數調用gamultiobj函數。運行結果展示了Pareto最優解的分布情況，以及所找到的最優解的詳細信息。通過這種方式，我們可以有效地解決多目標優化問題。
為了更深入理解多目標優化演算法及其在實際中的應用，推薦參考相關文獻。例如，《MATLAB智能演算法-30個案例分析》一書提供了豐富的實例和理論指導，《多目標規劃有效性理論》深入探討了多目標規劃的理論基礎，《基於多目標規劃的DEA》一文則展示了多目標規劃在實際問題中的應用。
⑵ 多參數和多模態區別
多參數比多模態會差一些，多參數是一種傳統傳統優化演算法，從單個初始值迭代求最優解的；容易誤入局部最優解。多模態的運算從問題解的串集開始搜索，而不是從單個解開始，覆蓋面大，利於全局擇優。