多目标粒子群

　　多目标粒子群（MOPSO）算法是由CarlosA. Coello Coello等在2004年提出来的，详细参考1。目的是将原来只能用在单目标上的粒子群算法（PSO）应用于多目标上。我们知道原来的单目标PSO流程很简单：

　　-->初始化粒子位置（一般都是随机生成均匀分布）

　　-->计算适应度值（一般是目标函数值-优化的对象）

　　-->初始化历史最优pbest为其本身和找出全局最优gbest

　　-->根据位置和速度公式进行位置和速度的更新

　　-->重新计算适应度

　　-->根据适应度更新历史最优pbest和全局最优gbest

　　-->收敛或者达到最大迭代次数则退出算法

　　速度的更新公式如下：