多目标优化 multi-objective optimization problem（MOP）

本文主要是介绍多目标优化 multi-objective optimization problem（MOP），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

目录：
一、什么是多目标优化问题
二、多目标问题的解
三、相关算法

---

一、multi-objective optimization problem（MOP）

Multi-objective optimization problems deals with conflicting objectives, i.e. while one objective increases the other decreases. There is no a unique global solution but a set of solutions.

Multi-objective Optimization Programming、Pareto Optimization等等都是这个问题。
通常用下面的问题来代表：
求解时有多个条件需要服从。

得到的解
满足所有constraint且变量都在上下界范围内的solution称为 feasible solution。
所有可行解构成的集合称为 feasible region，有时也称为 search space。
objective space 的定义有待补充……

MOP的目标可能是找到一组有代表性的帕累托最优解，和/或量化满足不同目标的权衡，和/或找到一个单一的解决方案，满足人类决策者的主观偏好。

---

二、MOP的解

Dominated Solution

$x$

这篇关于多目标优化 multi-objective optimization problem（MOP）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

---