如何用粒子群优化（PSO）算法实现多目标优化？
粒子群算法，也称粒子群优化算法（ParticleSwarmOptimization），缩写为PSO，是近年来发展起来的一种新的进化算法(EvolutionaryAlgorithm-EA)。PSO算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover)和“变异”(Mutation)操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。粒子群算法是一种并行算法。
我想问一下，这个函数怎样用粒子群算法优化，是不是要用到多目标的粒子群优化？
将l个x和l个y共同编码到一个粒子中，p(u)作为适应值函数，然后利用粒子群优化算法搜索值。
如何用粒子群优化算法实现多目标优化？
粒子群算法，也称粒子群优化算法（ParticleSwarmOptimization），缩写为PSO