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多目标差分进化算法--第1页
多目标差分进化算法
多目标差分进化算法（Multi-ObjectiveDifferentialEvolution，MODE）是一种用
于解决多目标优化问题的进化算法。与单目标差分进化算法类似，MODE也是一种基于群体
的全局优化方法，它可以在不使用任何显式约束的情况下解决复杂的多目标问题。
MODE是由KalyanmoyDeb和AmritPratap等人于2002年提出的。这种方法通过维护
一组个体来进行多目标优化，并使用不同的权重向量（或目标向量）来评估每个个体的适
应度。在MODE中，每个权重向量都被视为一个目标问题的不同实例，个体的适应度被定
义为它们在所有目标问题中的表现。
采用差分进化算法的操作方式，MODE在每一代中对群体进行进化。具体来说，对于每
个个体，MODE将选择三个不同的个体作为参考点（也称为候选个体）。然后，通过与参考
个体进行差分操作，生成一个试探个体。试探个体的适应度被评估，并与当前个体进行比
较。如果试探个体的适应度更优，则将其保留到下一代中，并用其替换当前个体。
在MODE中，采用了一种精英策略来维护较好的解。具体来说，在每一代中，由于同
一权重向量的多个个体可能收敛到同一解决方案，MODE将更新每一个权重向量中最优的个
体，并将其保留到下一代中。因此，这种策略可以确保每个权重向量都有一个最优解，进
而使模型达到更好的全局优化效果。
总之，多目标差分进化算法是一种有效的全局优化方法，能够高效地解决多目标优化
问题。在实践中，MODE已被广泛应用于各种领域中，如机器学习、工程设计、经济学和环
境管理等。
多目标差分进化算法--第1页
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