元启发式优化的文献综述-研究论文

简介：
本研究论文为读者提供了一篇关于元启发式优化方法的全面文献综述。文中详细探讨了各类元启发式算法的发展历程、核心原理及其在解决复杂问题中的应用现状，旨在揭示该领域的最新进展与未来发展方向。 解决优化问题不仅是运筹学的核心主题，在机器人、医学、经济等多个研究领域也占据重要位置。能够被形式化为优化问题的支持决策的数量正在迅速增长。本研究表明了元启发式优化的文献综述。这类方法适用于各种组合和连续的问题，包括单目标及多目标情况。 具体而言，元启发式方法涵盖模拟退火法、遗传算法、禁忌搜索法、蚁群算法以及粒子群优化（PSO）等技术。研究首先分析每个单独目标函数所固有的挑战性问题，并接着探讨在多个目标同时存在的场景下的处理方式。实践中这两个方面通常是相互关联的。 为了更好地理解多目标优化，我们有必要先介绍单目标优化的基础知识。特别地，在讨论中将着重于粒子群优化（PSO）的方法。