多目标函数的优化设计方法71多目标最优化数学模型
多目标最优化方法
多目标最优化方法解决优化问题时，如果只考虑单一目标最优，称为单目标最优化问题(Single-Objective optimization problem, SOP)，若考虑的最优目标不仅一个，而是多个，我们称为多目标最优化问题(Multi-objective optimization problem, MOP)。
多目标最优化是最优化方法领域中重要的研究方向之一。
多目标最优化问题起源于实际生活中复杂系统的规划设计、模型建立等。
在工程设计、工农业规划、经济规划、金融决策城、市运输、水库管理和能量分配等社会活动中，经常遇多目标最优化问题，可以说多目标优化问题是无处不有、无处不在的.正是由于这种多目标最优化问题的重要性以及普遍性才使得人们要去研究多目标最优化问题的解法。
目前，国内、外许多学者致力于这方面的研究.1.1多目标最优化问题的简史多目标最优化问题的出现，应追溯到1772年，当时Franklin提出了多目标矛盾如何协调解决的问题。
但国际上大都认为多目标最优化问题最早是由法国经济学家V. Pareto于1896年提出的。
当时，他从政治经济学的角度，把不好比较的目标归纳成多日标最优化问题。
1944年，V on.neumann和J. Morgenstern从对策论的角度，提出多个决策者彼此又互相矛盾的多目标决策问题。
1951年，T. C. Koopmans从生产和分配的活动分析中提到了多目标最优化问题，并且第一次提出了Pareto最优解的定义。
同年，H. W. Kuhn和A. W. Tucker从数学归纳的角度，给出了向量极值问题的Pareto最优解，并研究了这种解的充分必要条件。
1953年，Arron等学者对凸集提出了有效解的概念，从此多目标最优化逐渐受到人们的关注。
1963年，L. A. Zadeh从控制论角度提出多目标控制问题。
这期间Charnes, Klinger, Keeney, Geoffrion等人先后都做了有效的工作。
第七章多目标函数的优化设计
第七章多目标函数的优化设计在实际问题的解决过程中，往往会面临多个目标的优化设计。
传统的优化方法常常只关注单一目标的优化，无法同时兼顾多个目标的需求。
因此，多目标函数的优化设计成为了一个重要的研究领域。
多目标函数的优化设计涉及到多个目标函数的最优化问题，称为多目标优化问题。
多目标优化问题的解决方法有两类：一类是将多目标优化问题转化为单目标优化问题，另一类是直接解决多目标优化问题。
第一种方法是将多目标优化问题转化为单目标优化问题。
这种方法通常会使用一些合成目标函数或加权目标函数的方式来将多个目标函数合并为一个单目标函数。
常用的方法有加权和法、Tchebycheff法、罚函数法等。
但是这种方法不仅涉及到目标函数之间的比重问题，而且通常只能得到近似解，并不能完全解决多目标优化问题。
第二种方法是直接解决多目标优化问题。
这种方法通常会利用一些优化算法来求解多目标优化问题，如遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等。
这些算法通常是基于群体智能的思想，通过不断的迭代来寻找最优解的近似解。
这些算法通常会生成一组近似最优解，即所谓的帕累托解集。
帕累托解集是多目标优化问题的解集，其中的解称为帕累托解。
帕累托解的定义是指在解集中没有其他解能够改进一个解的一些目标函数值而不损害其他目标函数值的解。
帕累托解集的大小和分布会影响多目标优化问题的解决质量。
因此，如何有效地生成帕累托解集成为了多目标优化问题研究的一个重要方向。
除了解决多目标优化问题的方法外，还需要考虑如何对多目标优化问题的解进行评价。
常用的评价指标有全局评价指标和局部评价指标。
全局评价指标能够反映整个帕累托解集的性能，常用的指标有最小距离、全局适应度值、发散度等。
局部评价指标用于评价帕累托解集中的个体解的性能，常用的指标有支配关系、可行性等。
总结起来，多目标函数的优化设计是一个重要的研究领域，涉及到多个目标函数的最优化问题。
解决多目标函数的优化设计可以采用将多目标优化问题转化为单目标优化问题的方法或者直接解决多目标优化问题的方法。
多目标最优化数学模型
第六章 最优化数学模型§1 最优化问题1．1 最优化问题概念 1．2 最优化问题分类1．3 最优化问题数学模型 §2 经典最优化方法 2．1 无约束条件极值 2．2 等式约束条件极值 2．3 不等式约束条件极值 §3 线性规划 3．1 线性规划 3．2 整数规划§4 最优化问题数值算法 4．1 直接搜索法 4．2 梯度法 4．3 罚函数法§5 多目标优化问题 5．1 多目标优化问题 5．2 单目标化解法 5．3 多重优化解法 5．4 目标关联函数解法 5．5 投资收益风险问题第六章 最优化问题数学模型 §1 最优化问题1．1 最优化问题概念 （1）最优化问题在工业、农业、交通运输、商业、国防、建筑、通信、政府机关等各部门各领域的实际工作中，我们经常会遇到求函数的极值或最大值最小值问题，这一类问题我们称之为最优化问题。
而求解最优化问题的数学方法被称为最优化方法。
它主要解决最优生产计划、最优分配、最佳设计、最优决策、最优管理等求函数最大值最小值问题。
最优化问题的目的有两个：①求出满足一定条件下，函数的极值或最大值最小值；②求出取得极值时变量的取值。
最优化问题所涉及的内容种类繁多，有的十分复杂，但是它们都有共同的关键因素：变量，约束条件和目标函数。
（2）变量变量是指最优化问题中所涉及的与约束条件和目标函数有关的待确定的量。
一般来说，它们都有一些限制条件（约束条件），与目标函数紧密关联。
设问题中涉及的变量为n x x x ,,,21 ；我们常常也用),,,(21n x x x X 表示。
（3）约束条件在最优化问题中，求目标函数的极值时，变量必须满足的限制称为约束条件。
例如，许多实际问题变量要求必须非负，这是一种限制；在研究电路优化设计问题时，变量必须服从电路基本定律，这也是一种限制等等。
在研究问题时，这些限制我们必须用数学表达式准确地描述它们。
多目标优化PPT课件
约束一维多目标优 化设计解的情况。 在可行域[0，1]中， 绝对最优解发生在 x*=1处。 存在绝对最优解 （x*，F*）
n=2 m=2约束多目标 优化设计解的情 况，点x*为最优 点。
12
2有效解（非裂解）与劣解 定义二：对于一般表达式，若有设计点x∈D，不存在任意 的x∈D，使F(x) ≤F(x*)成立，或fj(x) ≥fj(x*)，对于所有的 j=1，2，……m成立。则称x*为有效解或非劣解。 例7.1 一个二维分目标（n=1，m=2）的多目标优化问题为
3
设计变量愈多,维数愈高，设计的自由度越大，容易得到 较理想的优化结果；但维数越高，会使目标函数，约束函 数所包含的变量增多，导致计算量增大，并使优化过程更 为复杂及降低解题的效率。所以，在建立目标函数时，确 定设计变量的原则是在满足设计要求得前提下，将尽可能减 少设计变量的个数，即降低维数。
按设计问题维数的大小，通常把优化设计问题规模分为 三类：
在许多实际设计中，一个设计方案又企望有几项设计指 标同时都达到最优值，这种在优化设计中同时要求两项极其 以上设计指标达到最优值得问题，成为多目标优化设计，目 标函数称为多目标函数。
8
7.3.1多目标优化设计数学模型
优化设计中，若有m个设计指标表达的目标函数要求同时 达到最优，则表示为
上式称为向量目标函数，是多目标函数； 式中的f1(x),f2(x),……，fm(x)称为目标函数中的各分目标函数。
第七章 关于机械优化设计当中的 几个问题
➢建立优化数学模型的有关问题 ➢数学模型中的尺度变换 ➢多目标函数优化设计 ➢关于离散变量的优化设计问题 ➢优化方法的选择及评价准则
1
7.1建立优化数学模型的有关问题
优化数学模型总体包含：设计变量，目标函数，约束条件
多目标优化数学模型
多目标优化数学模型是指在优化问题中存在多个目标函数的情况下，通过数学建模来求解最优解。
多目标优化问题可以形式化为如下形式：
$$
\begin{align*}
\text{minimize} \quad f_1(x) \\
\text{subject to} \quad f_2(x) \leq 0 \\
\quad f_3(x) \leq 0 \\
\quad \vdots \\
\quad f_m(x) \leq 0 \\
\end{align*}
$$
其中，$x$是决策变量，$f_1(x), f_2(x), \ldots, f_m(x)$是目标函数，$m$是目标函数的个数。
在多目标优化中，通常存在多个不同的最优解，这些最优解构成了一个被称为Pareto前沿（Pareto front）的集合。
Pareto前沿是指在所有满足约束条件的解中，无法通过改变一个目标函数的值而使其他目标函数的值变得更好的解。
求解多目标优化问题的常用方法包括遗传算法、粒子群算法、模拟退
火算法等。
这些算法通过在解空间中搜索，逐步逼近Pareto前沿，从而得到一组近似最优解。
多目标优化数学模型的应用非常广泛，例如在工程设计中，可以通过多目标优化来平衡不同的设计目标，如成本、性能、可靠性等；在金融投资中，可以通过多目标优化来平衡风险和收益等。
多目标最优化模型
缺点
计算复杂度高
求解速度慢
难以找到全局最优 解
对初始解依赖性强
多目标最优化模 型的发展趋势
算法改进
进化算法：如遗传算法、粒子群算法等，在多目标优化问题中表现出色，能够找到多个非支配解。
机器学习算法：如深度学习、强化学习等，在处理大规模、高维度多目标优化问题时具有优势，能 够自动学习和优化目标函数。
金融投资
风险管理：多目标最 优化模型用于确定最 优投资组合，降低风 险并最大化收益。
资产配置：模型用于 分配资产，以实现多 个目标，例如最大化 收益和最小化风险。
投资决策：模型帮助 投资者在多个投资机 会中选择最优方案， 以实现多个目标。
绩效评估：模型用于评 估投资组合的绩效，以 便投资者了解其投资组 合是否达到预期目标。
混合算法：将多种算法进行融合，形成新的优化算法，以适应不同类型和规模的多目标优化问题。
代理模型：利用代理模型来近似替代真实的目标函数，从而加速多目标优化问题的求解过程。
应用拓展
人工智能领域的应用
金融领域的应用
物流领域的应用
医疗领域的应用
未来研究方向
算法改进：研究更高效的求解多目标最优化问题的算法 应用拓展：将多目标最优化模型应用于更多领域，如机器学习、数据挖掘等 理论深化：深入研究多目标最优化理论，提高模型的可解释性和可靠性 混合方法：结合多种优化方法，提高多目标最优化模型的性能和适用范围
资源分配
电力调度：多目标最优化模型用于协调不同区域的电力需求和供应，实现电力资源的 合理分配。
金融投资：多目标最优化模型用于确定投资组合，以最小风险实现最大收益，优化金 融资源分配。
多目标优化设计方法
多目标优化设计方法多目标优化（Multi-Objective Optimization，MOO）是指在考虑多个冲突目标的情况下，通过寻求一组最优解，并找到它们之间的权衡点来解决问题。
多目标优化设计方法是指为了解决多目标优化问题而采取的具体方法和策略。
本文将介绍几种常见的多目标优化设计方法。
1.加权和方法加权和方法是最简单直观的多目标优化设计方法之一、其基本思想是将多个目标函数进行加权求和，将多目标优化问题转化为单目标优化问题。
具体来说，给定目标函数集合f(x)={f1(x),f2(x),...,fn(x)}和权重向量w={w1,w2,...,wn}，多目标优化问题可以表示为：minimize Σ(wi * fi(x))其中，wi表示各个目标函数的权重，fi(x)表示第i个目标函数的值。
通过调整权重向量w的取值可以改变优化问题的偏好方向，从而得到不同的最优解。
2. Pareto最优解法Pareto最优解法是一种基于Pareto最优原理的多目标优化设计方法。
Pareto最优解指的是在多个目标函数下，不存在一种改进解使得所有目标函数都得到改进。
换句话说，一个解x是Pareto最优解，当且仅当它不被其他解严格支配。
基于Pareto最优原理，可以通过比较各个解之间的支配关系，找到Pareto最优解集合。
3.遗传算法遗传算法是一种模仿自然界中遗传机制的优化算法。
在多目标优化问题中，遗传算法能够通过遗传操作（如选择、交叉和变异）进行，寻找较优的解集合。
遗传算法的基本流程包括：初始化种群、评估种群、选择操作、交叉操作、变异操作和更新种群。
通过不断迭代，遗传算法可以逐渐收敛到Pareto最优解。
4.支持向量机支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习方法。
在多目标优化问题中，SVM可以通过构建一个多目标分类模型，将多个目标函数转化为二进制分类问题。
具体来说，可以将目标函数的取值分为正例和负例，然后使用SVM算法进行分类训练，得到一个最优的分类器。
多目标优化设计方法讲解
多目标优化设计方法讲解多目标优化是指在一个优化问题中存在多个目标函数需要同时优化的情况。
多目标优化问题在实际应用中非常常见，例如在工程设计、金融投资和运筹学中等等。
与单目标优化问题不同的是，多目标优化问题需要找到一组解，满足所有目标函数的最优性要求。
本文将介绍多目标优化的相关概念和设计方法。
1.目标函数的定义方法：对于每个目标函数，我们需要明确定义其数学形式。
目标函数一般是一个关于决策变量的函数，用于衡量解的质量。
这些目标函数可以是线性的、非线性的、连续的或离散的。
2. Pareto优化：在多目标优化问题中，我们通常使用Pareto优化来解决。
Pareto优化是一种基于Pareto支配的解集划分方法。
Pareto支配是指解集中的解在至少一个目标上比另一个解更好，且在其它目标上至少一样好。
解集中不被任何其它解所支配的解被称为Pareto最优解。
Pareto最优解形成了一个称为Pareto前沿的非支配集合。
3. Pareto优化算法：常见的Pareto优化算法包括遗传算法（GA）、模拟退火算法（SA）、粒子群优化算法（PSO）和多目标蚁群算法等。
这些算法基于不同的策略和参数设置，通过多次迭代找到Pareto最优解。
4.解集的评价和选择：找到Pareto最优解后，需要根据具体应用的要求进行解集的评价和选择。
一种常见的方法是使用其中一种距离度量方法，如欧氏距离或海明顿距离，来度量解集中各个解之间的相似度。
另一种方法是基于问题的特定要求进行解集的选择。
5.偏好权重方法：在实际应用中，不同的目标函数可能具有不同的权重。
偏好权重方法可以对不同目标函数赋予不同的权重，从而根据具体需求得到更合理的解集。
常见的偏好权重方法有加权和法、电报求和法和最大化方法等。
6.可行性约束：在多目标优化问题中，可能存在一些约束条件，如可行性约束和偏好约束。
可行性约束是指解集中的解必须满足一些约束条件。
在算法设计中，需要考虑如何有效地处理这些约束，以充分利用已有信息，降低空间。
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这就是在给定的权系数下问题的最优解。若权系数改变，结果也就随之而变化。
2. 理想点法
理想点法也有很多种，这里介绍其中的极大模理想点法。
基本思想是，首先求出分目标函数 F1,F2,…,Ft各自的极小值 F1*, F2*, Ft*，然后确定表示各目
V min F(X ) F1(X ), F2 (X ), , Ft (X )T
3. 目标规划模型
s.t. gu (X ) 0 u 1, 2, , m hv (X ) 0 v 1, 2, , p n
2.分层多目标最优化模型
这是另一类多目标最优化模型。与前面二种 模型不同的是，这类模型并不是考虑对各个 目标进行极小化或极大化，而是希望在约束 条件的限制下，每一个目标都尽可能地接近
V ( / 4)(D d )2 H 0 0.785 (x1x2 )2 (0.35 x3 x2 1.5x1 ) 10 5
r 2 [( x1 )2 ( x2 )2 ] min
约束条件 2 [ ]
强度约束
2
2
2d 65 d D 88
筒体内径约束
约束条件
x1 H 0 W x12 x2 0 x2 x1 0 x1 4x2 0
i 1
F11 ( X
),
,
F1 l1
(
X
); F12
(X
),
,
F2 l2
(X
);
,
F1l
(X
),
,
Fl lL
(X
)
一号品产量
a1x1 Y
l1 l2 lL t
目标规划模型为
V apprF( X ) F 0
s.t. gu (X ) 0 u 1, 2, , m
hv (X ) 0 v 1, 2, , p n
解：由问题可知，钢梁设计问题归结为下面评价函数(约束条件略)
V min (x1x2 , x12 x22 )
设决策者认为成本目标比重量目标重要。因此，给相应的权系数为W1 =0.3 ,W2=0.7,
2
评价函数为
Wi Fi 0.3x1x2 0.7(x12 x22 )
i 1
用单目标优化算法可以求得最优解为 X (x1, x2 )T (1.1511, 0.7547 )T
1. 多目标极小化模型
第一优先层——
F11(X ),
,
F1 l1
(
X
);
归纳其共性，可以得到如下数学模型
min F1 ( X )
第二优先层——, F12 (X
),
F2 l2
(
X
);
min F2 ( X ) min Ft ( X )
第L优先层——
F1l
(X
),
,
Fl lL
(X
)
在约束条件下的分层多目标优化问题பைடு நூலகம்作
1. 线性加权和法
这是一种最简单也是最基本的评价函数法。它根据各个目标在问题中的重要程度，分别赋
予一个系数，然后相加起来构造评价函数 对于一组目标函数F1,F2,…,Ft，分别赋予系数 W1,W2,…,Wt 例7-4 用例7-2来说明线性加权和法的求解过程。
t
评价函数为 Wi Fi min i 1
目标函数
S 0 0.751
疲劳安全系数
2
0 --弹簧材料的脉动疲劳极限 ；
目标为 (1) 重量最轻 x1x2 min
1 2 --最大、最小交变载荷F1,F2产生的切应力 W ( / 4)d 2 (D)ng 1.925 10 5 x12 x2 x3 重量最轻
(2)圆钢截面最小(成本最低)
特点是按不同的优先级分层次进行最优化。 于事先给定的各自对应的目标值。
例如上节例1中 第一优先层次——工厂获得最大利润；
例如在上节的例1中
第二优先层次——工人加班时间尽量地少；
生产总工时
n
(xi T ) T
i 1
第三优先层次——满足市场对一号品的需求。
总利润
n
ciai xi Q
一般对于t>1个目标函数
约束条件 ai xi bi i 2, ..., n 最大销售量限制
n
xi T
i 1
避免工厂开工不足
xi 0 i 1, 2, ..., n 生产时间非负
例7-2 钢梁的设计问题 把一根圆钢加 例7-3 圆柱螺旋弹簧的优化设计 设计这种弹簧
工成矩型截面的梁。为了使钢梁满足 时除选择材料及规定热处理要求外，主要根据最
其中 F(X ) F1(X ), F（2 X）, , Ft (X )T
F 0 F10 , F20 , , Ft0 T
符号v--appr表示逼近
7.2 多目标优化数学模型的解
多目标问题的解与单目标问题的解有根本不同的概念。 如图7.1所示的五个解1，2，3，4，5 1---绝对最优解； 2、3---非劣解； 4、5---劣解。
s.t. gu (X ) 0 u 1, 2, , m
L
min[P1 (F11 ( X
),
,
F1 l1
(
X
)),
,
PL
(F1l
(X
),
,
Fl lL
(X ))]
hv (X ) 0 v 1, 2, , p n
上式中，Ps(s=1,2,….L)是优先层次的记号，表
也可以用向量形式表示成
示后面括号中的目标函数属于第s优先层次。
H --工作变形；
4 C 8 (C D / d)
0.3H 0 H 0.7H 0
D t D , t d 1.2H
3
2
n
旋绕比约束 变形约束 节距t的限制
x1 0, x2 0 H0—自由高度；
S s S
max
静强度约束
❖ 7.1.2 多目标最优化数学模型 按其重要性分成如下的L>1个优先层次
一定的规格、应力及强度条件，要求 大工作载荷、最大变形以及结构要求等来确定弹
其高度不超过H，截面惯性矩不小于W， 簧的钢丝直径d, 弹簧中径D以及工作圈数n。
横截面的高度介于其宽度及4倍宽度的 之间。问如何确定钢梁的尺寸，可使 它的重量最轻，并且成本最低。
设 所设计的梁横截面的高为x1,宽为x2
解 设计变量 X d D nT x1 x2 x3 T
图7.1两目标最优解的解集
因为能得到象1点这样理想解的情况极少，非劣解就成为有效解了。然而，非劣解往往不 止一个，多目标最优化的解一般需从满足条件的多个非劣解中产生。
7.3 多目标优化问题的求解方法
7.3.1 评价函数法
评价函数法的主要思想是根据优化问题的特点和决策者的意图，构造一个把m个目标 转化为一个总目标的评价函数。通过对m个目标的“评价”，把求解多目标极小化问题归 结为求解与之相关的单目标极小化问题。