群体智能中的多目标优化是指使用受蚂蚁、鸟类或蜜蜂等自然群体集体行为启发的算法，同时解决涉及平衡多个相互竞争的目标的问题的过程。与寻求单一“最佳”解决方案的单目标优化不同，多目标优化旨在找到一组代表冲突目标之间最优权衡的解决方案。 粒子群优化 (PSO) 或蚁群优化 (ACO) 等群体智能算法经过调整，可以通过维护候选解决方案群体来处理这些场景，这些解决方案不断演变以覆盖目标之间可能的折衷范围。例如，在物流问题中，您可能希望最大限度地缩短交货时间，同时最大限度地降低燃料成本——这两个目标通常是相互冲突的。
群体智能算法通过迭代优化一组解决方案来解决多目标问题。 根据每个解决方案满足所有目标的程度对其进行评估，并且群体共同探索解决方案空间以识别非支配解决方案（没有其他解决方案在所有目标上都更好）。 例如，在多目标粒子群优化 (MOPSO) 中，粒子根据自身的最佳性能和群体中已知的最佳解决方案调整其位置，同时保持一组多样化的帕累托最优解决方案。 这些算法通常结合诸如拥挤距离（以确保解决方案多样性）或外部存档（以存储高质量的解决方案）之类的机制。 一个实际的例子是优化无线传感器网络：基于群体的方法可以平衡能耗、覆盖范围和数据传输延迟，确保没有单个目标优先于其他目标。
开发人员可以将这些技术应用于工程设计、金融或机器学习等领域。 例如，在训练神经网络时，多目标群体算法可以同时优化模型准确性和推理速度。 关键优势在于它们能够有效地探索复杂的高维空间，而不会陷入局部最优。 Platypus 之类的库或 DEAP 之类的框架提供了用于实现这些算法的工具。 虽然计算量很大，但并行化技术（例如，将群体粒子分布在线程之间）可以缓解这种情况。 理解目标之间的权衡并选择适当的参数（例如，群体大小、突变率）对于成功至关重要，这使得这些方法既灵活又具有挑战性，需要针对特定用例进行微调。