多目标约束优化问题，是许多工程实际问题所需要解决的问题，针对这类问题，我们提出众多的智能算法来解决该类问题，比如差分进化算法、遗传算法、粒子群算法、分布式估计算法、蚁群算法等。

当涉及到多个目标和约束时，优化问题可能会变得更加复杂和具有挑战性。

然而，针对多目标约束优化的解决方案已经被广泛研究和开发，可以应用于多种领域，例如能源系统、交通运输、金融等。

在能源系统中，一个常见的问题是如何平衡系统的运行成本和环境效益。因此，需要考虑多个目标，如成本、碳排放和能源安全等。

但是，这些目标之间可能存在相互制约的关系，例如减少碳排放可能会增加成本。针对这种情况，可以使用多目标优化技术，选择最优解决方案，以平衡不同目标之间的折衷关系。

在交通运输领域，多目标优化可以用于优化路由、车辆调度、交通信号灯配时和公共交通系统设计等。例如，在考虑公共交通线路设计的时候，需要考虑不同目标，如运行成本、服务覆盖和便利性等，但是这些目标之间可能存在互相制约的关系。通过使用多目标优化方法，可以确定最佳线路设计方案，以平衡不同目标之间的权衡。

在金融领域，多目标优化可以用于资产组合管理、投资策略和风险管理等。例如，当投资者需要进行资产配置时，需要考虑多个目标，如风险、回报和流动性等。通过使用多目标优化方法，可以确定最佳投资组合，以平衡不同目标之间的关系。

为了训练出更好的多目标算法，运用测试集来检验算法的好坏，这里给出夺目表优化问题测试集LIR-COMP的函数信息与文献来