MOP问题 多目标规划问题，一般来说存在多个优化函数即可称为多目标规划问题，解决这一问题有一种常用的解法:确定不同函数的权重，然后构造一个新的函数，通过对这个函数使用优化算法从而得到结果。这种方法实际上解决的仍然是单目标的规划问题，因为其仅对单函数进行分析。然而NSGA-II算法则是基于帕累托最优利

粒子群算法（Particle Swarm Optimization）是一种启发式优化算法，灵感来源于飞鸟规律性集群活动，进而利用群体智能建立的一个简化模型。粒子群算法在对动物集群活动行为观察基础上，利用群体中的个体对信息的共享使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过程，从而获得最优解

模拟退火算法（Simulated Annealing）是一种启发式优化算法，灵感来源于固体退火过程中的原子热运动。它通过模拟高温下原子随机运动及逐渐冷却稳定的过程，在解空间中探索最优解。算法以一定概率接受劣质解，避免陷入局部最优，逐步降低“温度”参数，收敛至全局最优或近似最优解。适用于复杂的非线性、

Missing aircraft search and rescue model based on diverse actual open water situations Summary Maritime search and rescue (SAR) is a vital task, howev