多目标优化
帕累托通过遗传或模式搜索算法设置，有或没有约束
当您具有要同时优化的几个目标函数时，这些求解器会发现竞争目标函数之间的最佳权衡。
功能
对象
优化价值 |
优化问题的值 |
实时编辑任务
| 优化 | 在实时编辑器中优化或求解方程 |
话题
基于问题的多目标优化
- 基于问题的多目标优化的步骤
如何设置和评估多目标优化问题的结果。 - 帕累托阵线用于多目标优化，基于问题
此示例显示了如何创建和绘制解决多目标优化问题的解决方案。 - 使用多目标优化计划核燃料处置
计划处理用过的核燃料，同时最大程度地减少成本和风险。此示例具有连续变量和二进制变量。
基于求解器的多目标优化
- 帕累托的两个目标
显示了如何创建帕累托正面并将其可视化的示例。 - 焊接梁的设计优化
显示焊接光束的成本和强度之间的权衡。 - 比较Paretosearch和GamultiObj
使用相同的问题使用Paretosearch和gamultiobj查看每个求解器的特征。 - 使用遗传算法进行多目标优化
使用绘图函数和矢量化解决一个简单的多目标问题。 - 多主体遗传算法选项的影响
显示了一些选项对gamultiobj解决方案过程。 - 何时使用混合功能
描述混合功能可能提供更高准确性或速度的情况。 - 图3-D Pareto前部
将帕累托设置为三个维度。
多目标背景
- 世界卫生大会t Is Multiobjective Optimization?
描述帕累托最佳集合。 - GamultiOBJ算法
如何gamultiobj算法有效。 - paretosearch算法
描述Paretosearch算法。 - GamultiOBJ选项和语法：与GA的区别
描述选项之间的差异GA和gamultiobj。 - 遗传算法选项
探索遗传算法的选项。 - 模式搜索选项
探索用于模式搜索的选项。
相关信息
您还可以从以下列表中选择一个网站：
美洲
- AméricaLatina（Español）
- 加拿大（英语）
- 美国（英语）