다목적 최적화 (Multi-objective optimization)

Multi-objective optimization or Pareto optimization (also known as multi- objective programming, vector optimization, multicriteria optimization, or multiattribute optimization는 둘 이상의 목적 함수 가 동시에 최적화되는 수학적 최적화 문제 와 관련된 다중 기준 의사 결정 영역입니다 . Multi-objective는 트레이드 오프가 있을 때 최적의 결정을 내려야 하는 공학, 경제 및 물류를 포함하여 많은 과학 분야에 적용된 벡터 최적화 유형입니다.둘 이상의 충돌하는 목표 사이. 자동차를 구매할 때 편안함을 최대화하면서 비용을 최소화하는 것과 차량의 연료 소비 및 오염 물질 배출을 최소화하면서 성능을 최대화하는 것은 각각 2개 및 3개의 목표를 포함하는 다중 목표 최적화 문제의 예입니다. 실제 문제에는 세 가지 이상의 목표가 있을 수 있습니다.

중요하지 않은 다중 목표 최적화 문제 의 경우 각 목표를 동시에 최적화하는 단일 솔루션이 존재하지 않습니다. 사소하지 않은 경우에 목적 함수는 충돌한다고 합니다. 다른 목적 값의 일부를 저하시키지 않고 목적 함수의 가치를 개선할 수 없는 경우 솔루션을 비지배 , 파레토 최적, 파레토 효율적 또는 비열등이라고 합니다. 추가 주관 없이선호도 정보에 따라 파레토 최적 솔루션의 수가 (무한할 수 있음) 존재할 수 있으며 모두 동등하게 좋은 것으로 간주됩니다. 연구자들은 다양한 관점에서 다목적 최적화 문제를 연구하므로 이를 설정하고 해결할 때 서로 다른 솔루션 철학과 목표가 존재합니다. 목표는 파레토 최적 솔루션의 대표적인 세트를 찾고, 다른 목적을 만족시키는 장단점을 정량화하고, 인간 의사 결정권자(DM)의 주관적 선호도를 충족하는 단일 솔루션을 찾는 것일 수 있습니다.

Bicriteria 최적화는 두 개의 목적 함수가 있는 특수한 경우를 나타냅니다.