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多目标优化算法是一种处理涉及两个或更多目标的决策问题的计算方法，通常用于解决实际生活中存在冲突或权衡的复杂问题。这类问题的特点是没有单一的最佳解，而是寻求一系列“满意”的解，每个解都能在各个目标之间达到某种平衡。常见的多目标算法包括：
1. 穷举搜索法：对所有可能的解决方案进行评估，但不适合大规模问题，效率低下。
2. 概率模拟方法：如遗传算法、粒子群优化等，通过随机搜索逐步接近最优解集，利用自然选择和适应度函数。
3. 直接多目标优化：如非支配排序（NSGA）、偏好排列生成（PRM）、多目标演化策略（MOEAs），寻找帕累托前沿，即同时优化所有目标而不牺牲其中一个。
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