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文档摘要

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混沌鸟群算法驱动的多目标优化：理论、改进与应用新探

一、引言

1.1研究背景与意义

在科学研究和工程实践中，多目标优化问题广泛存在，并且随着现代技术的发展，其复杂性日益增加。多目标优化问题旨在同时优化多个相互冲突的目标函数，例如在工程设计中，可能需要同时考虑成本、性能、可靠性等多个目标；在资源分配中，需要平衡不同用户的需求和资源的利用效率。这些目标之间往往存在着矛盾和冲突，一个目标的优化可能会导致其他目标的恶化，因此如何在多个目标之间找到一个合理的折衷方案，是多目标优化问题的核心挑战。

传统的多目标优化算法，如加权法、约束法等，在处理简单的多目标优化问题时取得了一定的成果。然而，随着问题规模