单目标优化问题，只有一个目标函数，人们只需要寻找满足该目标函数的 最优解即可。
多目标优化问题，由于存在多个目标函数和约束条件，所以当一个目标达 到最优就很有可能令其它目标最劣，各个目标彼此间互相牵制和影响的，难以 实现所有目标的最优化，所以不能根据一个目标是否达到来评价函数解的优劣 程度，因此通常用一个最优解的集合来表示多目标优化问题的解。这种解称作 Pareto最优解。
把建筑工程项目中每一道工序作为完成整个工程项目所必须经过的路径，那 么所有工序的顺序序列构成一条完整的工程项目的全通路。即人工蚂蚁搜索的路 径是由n道工序构成的施工网络图。由于每道工序有不同种工作模式(即实施方案)， 一个。道工序的工程项目就构成了一个 n x m的矩阵(如下所示)，蚂蚁就是在该矩 阵中进行搜索。矩阵中，lm表示第i道工序的第m种工作模式。
4.多目标优化问题的基本方法
因此，随着实际中多目标优化问题的日益复杂，也为了使优化更符合实际 情况，许多对多目标综合模型的优化开始转向运用智能启发式算法。
运用较多的有遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等，这些智能方法普遍具有 高效性，较强的全局搜索的能力，将其应用到大型复杂网络系统问题中具有一定 研究价值。
（3）信息素更新方式 所有蚂蚁完成一次循环后，各边的信息素强度按照下式更新:
（4）种群间信息素的协调方式
协同进化思想是由Ehrlich和Raven首先的提出的，主要研究的是植物和植物性 昆虫互相作用时会对彼此进化产生的影响。
协同进化是指当存在多个种群时，任何一个种群和其它种群之间存在相互作 用，其它种群会对该种群造成影响，能够促进对该题的研究中，有的是把多目标转化成单目标优化问题。而 实际工程项目中，成本、工期、质量及安全之间不能用简单的线性或者非线 性关系来描述，所以本文为了更符合实际情况，将协同化思想引入到蚁群算 法中，针对四个目标建立四个蚁群，各种群在各自的目标要求下搜索Pareto解 集。
（1）问题的抽象及算法的定义
那么蚂蚁的搜索路径可以表示如下:
每边可以采用三元组来表示， 如(i，J1，J2)表示第i个工作单元采 用的第J1，各实施方案，第i+1个工 作单元采用的是第J2个实施方案。 图中的每一条从一行到n行的线路 表示整个项目的一个实施计划方案， 工期、成本、质量及安全的多目标 优化问题实际上就是在图中找出一 条从一行到n行的线路，使得四大 目标协同最优。
2.施工管理的一大特点
工程项目施工过程中，多目标已经成为当今施工管理的一大特点，不能看某 一目标要求是否实现来评价这个施工方案的合理与否，只有满足均衡好多个目 标要求的施工方案才是好的施工方案。
因此，选取最优解集中的一个或多个解作为所求问题的解，并据此确定出 对应的最优施工方案。
3.多目标优化问题的定义
（2）路径选择策略
根据建筑工程项目施工管理中的工期、成本、质量和安全四大目标，将蚂蚁 分为四个种群。假设一共有N只蚂蚁，每只蚂蚁的行走路径代表一个施工项目的 实施计划方案，蚂蚁每做一次选择就是为某项工序选择一种施工方案，依次为每 个工作单元选择一种施工方案。
选取其中一只蚂蚁k为例，把每个工作单元的节点当作一个起始点，蚂蚁根据 各边上的信息素强度来选择下一步的移动方向，在完成工序i的第J1个实施方案后 继续选择工序i+1的第J2种实施方案的概率为:
2.TSP问题案例
3.多目标优化作用机理
本文以基本蚁群算法为基础，采用了基于多种群的蚁群优化算法。 多种群优化算法解决多目标优化问题的基本思想是:将蚁群按照目标函数的 个数分成对应的种群数，假如有M个目标函数那么将蚁群分成M个种群，各个 种群搜索时彼此是独立的，按照一定的规则进行路径的选择、信息素的更新， 使各种群之间相互作用，最终找到Pareto最优解。
多目标优化问题的求解算法
2017.12.06
目录
一、多目标优化问题概述 二、基于蚁群算法的多目标优化
一、多目标优化问题概述
多 目 标 优 化 问 题 (MULTI-OBJECTIVE OPTIMIZATION PROBLEM,MOP)是由VILFREDOPARETO首次从数学的角度提出的。
1.多目标优化问题与单目标优化问题的不同点
二、基于蚁群算法的多目标优化
1.基本原理
蚁群算法(Ant colony algorithm,ACA)由M. Dorigo，V Maniezzo等人提出的是一 种智能优化算法。蚁群算法是模拟蚂蚁觅食过程中总是能够找到从蚁穴到食物之 间的最短路径的行为过程。
我们用“信息素”来描述蚂蚁在搜索食物的过程中产生的物质，这种物质能 够被后续的蚂蚁感知并该物质的浓度来指导其前进的方向。蚂蚁选择某条路径的 概率就是根据该路径上的信息素浓度，浓度高被蚂蚁选择的概率就越大。依照这 种信息交流的方式，蚂蚁最终寻找到最短的搜索到食物的路径。
本文把协同进化的思想引入到多种群蚁群算法中，从而解决基于多种种群的 蚁群算法的多目标优化问题。
本文采用的是多种群蚁群算法，考虑到每个种群存在不同的搜索目标， 彼此之间相互影响，例如在起初寻找最低成本的路径和最高质量的路径的进 化方向就是相反的，为了避免各目标向目标的反方向进行，从协同进化的角 度考虑，把各种群搜索求得的解，分别代入四个目标函数中求解出对应的函 数值，并与目标值进行比较，当存在种群的目标函数值不满足目标值时，对 满足的路径上的信息素可以进行交叉或者变异操作，防止已经满足要求的种 群“背道而驰”，使得后续迭代的种群能够朝着有利路径逼近最优解。
4.多目标优化问题的基本方法
现有的研究多目标优化问题的基本方法往往是把各个目标通过带权重系数的 方式转化为单目标优化问题，如线性加权法、约束法、目标规划法、分层序列法 等。
这几种方法存在一些局限性，如有些方法计算效率较低，无法逐一与所有可 行解的目标值进行比较，有些方法需要进行多次优化，加权值法带有较强的主观 性，有失科学性。
本文中，为每个目标设定一个目标阀值，各种群都在该工程的施工网络 可靠性框图上进行搜索，把每个种群每搜索得到的新解(一个实施方案的工序 组合)依次代入目标函数中，所得值和预先设定阀值进行比较分析。