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现实世界中很多问题通常是NP-难的,最早人们使用根据问题定制的启发式算法来求解这类问题.但定制启发式通用性差,通常更换问题就需要重新设计启发式.超启发式算法是一种搜索方法或学习机制,它通过控制和组合一组固定的低级启发式算子来求解计算困难的优化问题.尽管如今已有许多关于超启发式的论文,但大多数研究都集中在单目标优化上.多目标超启发式算法作为超启发式算法在多目标优化领域的应用,是运筹学和进化计算中一个较为新颖的话题.