粒子群算法可以优化几个目标?

粒子群算法可以同时优化多个目标，比如成本、效率、能耗等。它通过一群粒子在解空间中搜索，每个粒子代表一个潜在解，根据自身和群体的最优位置调整方向。多目标优化时，算法会生成一组非支配解，形成帕累托前沿，供决策者选择。实际应用中，常用于路径规划、资源调度等领域。

多目标优化特点

粒子群算法处理多目标时需改进策略，如权重法或档案存储。权重法将多个目标合并为单一目标，档案法则保存优秀解避免丢失。算法运行中，粒子速度和位置更新公式需加入目标函数信息。优化结果的质量取决于参数设置，如惯性权重和加速系数。实际案例显示，该算法能快速收敛到最优解集。