最新的多目標(biāo)優(yōu)化算法有很多，以下是一些常見(jiàn)的算法：

1. Pareto-based Multi-Objective Optimization Algorithms (POMA): 這類(lèi)算法通過(guò)生成一個(gè)Pareto前沿來(lái)表示所有可能的解，然后選擇最優(yōu)解。例如，NSGA-II、SPEA2和MOAC等都是基于Pareto-based的多目標(biāo)優(yōu)化算法。

2. Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II): NSGA-II是一種基于Pareto-based的多目標(biāo)優(yōu)化算法，它通過(guò)排序每個(gè)個(gè)體的非支配解來(lái)生成Pareto前沿。

3. Multi-objective Evolutionary Algorithms (MOEAs): MOEAs是一類(lèi)用于解決多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的進(jìn)化算法。它們通常采用一種稱(chēng)為“Pareto-based”的方法來(lái)生成Pareto前沿，并使用某種策略來(lái)選擇最優(yōu)解。例如，MOEA/D、MOEA/MM和MOEA/NS等都是MOEAs。

4. Multi-objective Genetic Algorithms (MOGAs): MOGAs是一類(lèi)用于解決多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的遺傳算法。它們通常采用一種稱(chēng)為“Pareto-based”的方法來(lái)生成Pareto前沿，并使用某種策略來(lái)選擇最優(yōu)解。例如，MOGA、MOGAM和MOGPA等都是MOGAs。

5. Multi-objective Simulated Annealing (MOSA): MOSA是一種基于模擬退火的多目標(biāo)優(yōu)化算法。它通過(guò)模擬退火過(guò)程來(lái)尋找全局最優(yōu)解，同時(shí)考慮多個(gè)目標(biāo)函數(shù)的約束條件。

6. Multi-objective Particle Swarm Optimization (MOPSO): MOPSO是一種基于粒子群優(yōu)化的多目標(biāo)優(yōu)化算法。它通過(guò)模擬粒子群的行為來(lái)尋找全局最優(yōu)解，同時(shí)考慮多個(gè)目標(biāo)函數(shù)的約束條件。

7. Multi-objective Artificial Bee Colony (MAC): MAC是一種基于人工蜂群優(yōu)化的多目標(biāo)優(yōu)化算法。它通過(guò)模擬蜜蜂覓食行為來(lái)尋找全局最優(yōu)解，同時(shí)考慮多個(gè)目標(biāo)函數(shù)的約束條件。