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摘要

在工程优化、资源配置和复杂系统调度等领域，单目标和多目标优化问题被广泛

应用。启发式算法因其高效的搜索能力和对梯度信息的低依赖性，已成为解决这些复

杂优化问题的主流工具。然而，实际应用中，启发式算法在复杂高维问题上易遭遇早

熟收敛和全局搜索能力不足等挑战。单目标优化中，传统算法因种群个体间信息交互

不足，潜在高质量解未被充分挖掘，导致收敛精度和效率受限。多目标优化，尤其在

约束场景下，因目标空间复杂且需平衡冲突目标与满足约束条件，求解难度大幅增加。

传统算法难以实现解集分布均匀性