专栏算法工具链2025年多目标优化最新创新点有哪些？

2025年多目标优化最新创新点有哪些？

巴山夜雨2025-09-21
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强化学习+多目标优化

传统多目标优化里，怎么平衡目标权重一直是个老大难的问题。现在的前沿玩法是用深度强化学习框架，让智能体动态学习目标间的权衡策略，自适应调整各目标的优化权重。

这种方法的核心创新点是把多目标权衡变成序贯决策过程，靠策略网络实现权重的动态分配。

参考论文：

Constrained Multi-objective Optimization with Deep Reinforcement Learning Assisted Operator Selection（一区TOP）

方法：论文提出用深度强化学习指导约束多目标优化：把种群的收敛性、多样性和可行性当状态，进化算子当动作，种群改进当奖励，通过深度Q网络学习选算子策略，自适应提升性能且兼容多种算法。
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创新点：

  • 以种群收敛性/多样性/可行性为状态，进化算子作为动作，改进效果定奖励，训练深度Q网络智能选算子。

  • 框架兼容各类约束多目标进化算法，支持多候选算子自适应切换。

  • 相比现有方法，能综合考虑约束满足和未来优化潜力，显著提升算法性能和跨问题通用性。

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元学习+多目标优化

人工设定目标权重的局限性太明显了，所以自适应权重分配成了刚需。最新的梯度基多目标双层优化算法，靠元学习机制让模型从历史优化过程里学经验，掌握不同任务的目标重要性模式。

具体点讲就是搭个元学习器来预测任务特定的权重分布，根据任务特征自动调整目标优先级。

参考论文：

Predictive model-based multi-objective optimization with life-long meta-learning for designing unreliable production systems

方法：论文针对混合流水车间的缓冲区与资源分配问题，用随机森林替代仿真预测性能，结合终身元学习优化的遗传算法，动态调整参数解决混合流水车间的多目标优化问题（提升吞吐量、降低资源消耗）。
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创新点：

  • 将终身元学习融入增强型非支配排序遗传算法，动态调整参数以提升解空间探索能力。

  • 用随机森林回归器替代离散事件仿真作为预测模型，构建多目标优化框架降低计算成本。

  • 通过模式挖掘从优化结果中提取缓冲区和资源分配的实用规则，提供管理指导。

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GNN+多目标优化

如何处理目标间的复杂关系？图神经网络yyds！把每个目标当成图节点，目标间的相关性和约束关系做成边，用 GNN 学目标间的深层次依赖关系。这种方法尤其适合有层次结构或网络拓扑的多目标问题。

参考论文：

Graph-Supported Dynamic Algorithm Configuration for Multi-Objective Combinatorial Optimization

方法：论文提出 GS-MODAC 方法，用图神经网络（GNN）分析优化问题的解结构，结合深度强化学习自动调整算法参数，以提升多目标优化的效率和效果，适用于调度、路径规划等场景。
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创新点：

  • 用图神经网络将多目标优化的解转化为图结构，自动学习解的状态特征。

  • 基于超体积改进设计奖励函数，通过强化学习动态调整多目标算法参数。

  • 在调度和路径问题中对复杂、大规模问题表现出更好的适应性和泛化能力。

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GAN+多目标优化

有没有遇到过优化问题里多个目标打架的情况？多目标组合生成对抗优化算是种新的解题思路。简单说就是生成器负责产生候选解，判别器评估解在不同目标下的质量，通过对抗训练实现目标间的动态平衡。

创新点在于把目标冲突变成生成对抗博弈，靠博弈均衡找最优权衡点。

参考论文：

Accelerating multi-objective optimization of concrete thin shell structures using graph-constrained GANs and NSGA-II

方法：论文用图约束GAN生成符合拓扑约束的初始设计，结合NSGA-II进行多目标优化，以最小化重量、挠度和应变能，在实际案例中实现显著性能提升，收敛速度快50%。
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创新点：

  • 结合图约束GAN与NSGA-II，用GAN生成符合拓扑约束的初始设计，提升优化起点质量。

  • 以重量、挠度和应变能为优化目标，通过NSGA-II维护帕累托最优解的多样性与收敛性。

  • 实际案例中性能显著提升，收敛速度比传统方法快50%，结构完整性经验证可靠。

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自监督学习+多目标优化

现在好多场景都缺标注数据，人工标数据又贵又慢，如何做多目标优化？自监督学习来救场！具体说就是用自编码器这类无监督学习技术，从数据内在结构里发现潜在的优化目标，再进行联合优化。

关键在于设计出能抓住数据多样性和质量的无监督目标函数，这对于数据稀缺的场景来说，就是救星。

参考论文：

BarlowWalk: Self-supervised Representation Learning for Legged Robot Terrain-adaptive Locomotion

方法：论文提出 BarlowWalk，用 Barlow Twins 自监督学提取运动特征，结合 PPO 与多目标奖励，靠不对称架构让机器人自主稳走复杂地形，无需知识蒸馏，实验显示跟踪误差更低、收敛更稳定。
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创新点：

  • 用Barlow Twins自监督学习从历史本体感知数据中提取运动特征，减少对外部地形感知的依赖。

  • 设计多目标奖励函数，结合不对称架构实现策略与评论网络的差异化训练。

  • 无需知识蒸馏，仅靠本体感知就让机器人在复杂地形稳定行走，跟踪误差低且收敛稳定。

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总的来说，这几个创新方向各有亮点，都是比较推荐多目标优化领域的论文er做的，如果想快点出成果，那就可以重点关注起来啦！

 

 

文章转载自公众号：AI算法Paper

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/h_OFf_I0HyJQr_EYlXUi0w

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