在现代工程设计、经济学以及人工智能领域中，多目标函数优化是一个至关重要的研究方向。它旨在通过数学建模解决同时涉及多个目标的问题，比如既要降低成本又要提升性能。这类问题通常没有单一的全局最优解，而是存在一组帕累托最优解（Pareto Optimal Solutions）。这些解之间相互平衡，无法进一步改进一个目标而不牺牲其他目标。
💡 什么是多目标优化函数？
简单来说，就是需要同时优化两个或更多目标的函数集合。例如，在机器学习模型训练过程中，我们希望模型既具有高准确性又保持低复杂度。这就涉及到权衡准确率与计算资源消耗之间的关系。
🎯 应用实例
想象一下城市规划师正在设计交通网络：他们需要考虑缩短通勤时间的同时减少空气污染。这种情况下，就需要用到多目标优化技术来找到最佳方案。
📈 总之，随着科技发展，多目标函数优化正变得越来越重要，帮助我们在复杂环境中寻找最合适的答案。💪
多目标优化 数学建模 人工智能
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