遗传算法求解多目标问题的有关方法综述

遗传算法需要一个标量的适应度信息才能进行计算,所以很自然的都会想到将所有的目标函数用加法,乘法或者其他的各种可能想出来的数学方法综合成为一个单一目标。但是这种方法存在明显的问题,首选是在目标函数取值范围内必须能够提供精确的信息,以避免其中的一个目标函数会明显优于其他值,这就要求我们至少在某种程序上可以估计出每个目标函数的取值,而这对于现实的问题往往会是一个相当昂贵的,无法承受的过程。但是,如果将所有目标函数综合起来的方法确实可行,那它不仅仅是一个最简单的方法,而且也将是最有效的方法,因为不再需要其他需要决策者参与的交互过程。而且如果GA算法成功的找到了适应度最佳的点,那么该点至少是一个可能的最优点。