多目标粒子群优化算法

粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群觅食行为来优化问题。在传统的 PSO 算法中，优化问题通常是单目标的，即寻找一个最优解。然而，实际问题往往涉及多个目标，这就需要使用多目标优化算法来解决。

多目标粒子群优化算法（Multi-Objective Particle Swarm Optimization，MOPSO）是对传统 PSO 算法的扩展，用于解决多目标优化问题。MOPSO 通过维护一组非支配解集合（Pareto Front）来寻找问题的多个最优解。这些最优解之间彼此之间没有一个比另一个更好的解，称为非支配解。

下面我们将详细介绍如何实现多目标粒子群优化算法的 C# 代码。

首先，我们需要定义一个粒子类，用于表示 PSO 中的粒子。每个粒子具有位置、速度和适应度等属性。适应度用来评估粒子的解的质量，对于多目标问题，我们可以使用一个向量来表示适应度。

public class Particle
{
   
   
    public dou