谁能介绍一下多目标优化

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跟单目标最大的区别是什么

yekai

在多目标优化中，很难找到真正意义上的最优解，而只能存在一系列次优解，即所谓的非劣解，这些解有这样的的特性——在整个求解空间中，不存在这样的解，每个目标均好于非劣解，换句话说，对于设计空间中的任何一个设计点，其所有的目标中，总有某个目标劣于非劣解相应的目标。
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这非劣解就称之为Pareto最优解，所有这些非劣解的集合就是Pareto最优解集，也称为Pareto沿。

twtpq

不可能使每个目标达到最优,要在一定程度上给出松弛度,或者给每个目标相应的重要程度,所谓的权因子

yekai

权重分析是多目标优化的一种方法。