Optimization 需要多目标优化方法

编辑：代替其他建议，我决定继续玩，直到我想出一些有用的东西。希望这能帮助有类似问题的人。

我正在实施一个系统，其中我们需要为客户进行多目标优化，如下所示：

一个制造系统必须通过焊接生产N个零件（同类零件）。为此，可以选择某种材料、焊接方法以及用于构建每个零件的焊接点数量。下图显示了问题的参数及其相互依赖关系：

我可以用价值观来为你打球

material
welding method
number of spot welding points

我需要找到材料、焊接方法和焊接点/零件数量的组合，使成本最小化，稳定性最大化

我在考虑使用进化算法的方法。

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然而，我的背景不是优化，因此，如果有人能提出一种更具体的算法来解决这个问题，这将非常有帮助。

假设你有一个“成本”和“稳定性”的成本函数，你可以使用传统的多目标EA，比如NSGa II、SPEA-2和PAES。显然，算法的选择在很大程度上取决于样本数量、代价函数的特征和其他重要特征。您可以查看类似应用程序的日志

试试SMS-EMOA：

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这篇论文表明，这是对NSGA-II旧帖子的一种改进，我意识到，但为了有类似情况的人

虽然使用EA是一种方法，但我觉得这个问题特别适合于混合整数规划。EA可以很好，但不能保证达到最佳解决方案。另一方面，MIP可以达到最优解（并证明它是最优的）。此外，多个目标可以很容易实现

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我建议你看看古洛比（）。他们在尽可能使MIP易于访问方面做了大量工作，并且在他们的网站上有很多文档和示例可供使用。一开始这是一个学习曲线，但是你很快就会看到在你所看到的任何地方使用MIP的机会，所以我认为时间投资是有回报的。我相信也有试用许可证。

基本上，我有3种可能的材料值，2种可能的焊接方法，我可以使用50到500分。对于这些组合，例如“材料M1，焊接方法W2，点数=75”，我可以计算组合的成本和稳定性；我希望有小的成本和大的稳定性。与此同时，我发现了SPEA-2方法，我正在与DEAP进行斗争，以使其发挥作用：-）除了Zitzler的幻灯片和文章之外，还有什么好的SPEA-2教程吗？谢谢我在一段时间之前做过搜索，我没有发现任何东西，希望SPAA2不难，如果我记得正确的话，你可以在Matlab或C++中找到一些可用的实现。实际上，用这样一个小的搜索空间（3x2x450），尽可能地做它是值得的。然后确定哪些配置位于帕累托前沿。谢谢你的建议！原来的问题现在已经解决了，但我以后会记住这一点：-）