多目標遺傳算法NSGA-Ⅱ與其Python實現多目標投資組合優化問題

對於單目標優化問題，通常的遺傳算法能夠較爲簡單的獲得較好的結果。可是，當問題擴展到多目標時，原先的遺傳算法便再也不適用了。由於目標之間一般有着較深的相互關係，一個目標的優化一般會影響到其他的目標，很難可以獲得全部目標都達到最優的解。這時候，如何尋找合適的適應度函數便成解決多目標遺傳算法的關鍵。現在，相關的算法已經有不少種了。包括妥協算法（compromise approach），GWASF-GA，

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