weixin_43389008的博客

至此，得到了p-1个可行区间[(f2_min, f2_max),(f3_min, f3_max)…(fp_min, fp_max)]。与此同时函数值之间难以比较，所以导致很多在解决单目标TSP优化问题的有效算法，在面对多目标TSP问题时难以发挥，为了解决这个问题，采用标准化的思想，将不同的目标函数值，投影到0到1之间，从而进行组合比较。若设置每个区间内步长统一为n，则一个区间内可以得到(f2_max-f2_min)/n个解，p-1个区间内就有(p-1)*(f2_max-f2_min)/n。

基于回报值的优化模型旨在深入刻画优化的本质需求，将评价指标转化为回报值，描述系统或服务的指标属性对优化目标的作用，针对需求进行更为合理、有效的优化．基于回报值的优化往往结合性能评价同时开展．在优化过程中，研究不同评价指标对求解目标的本质影响，形式化刻画评价指标与回报值的量化关系，给出转化公式；但是多目标优化，在需要优化多个目标时，容易存在目标之间的冲突，一个目标的优化是以其他目标劣化为代价的，所以我们要进行协调和折中。帕累托模型、进化算法、多目标蚁群算法、多目标遗传算法、多目标粒子群算法、多目标优化算法。