3.1 引言：为什么需要专门的多目标优化算法？ 在第二章中，我们建立了帕累托最优的数学框架：通过支配关系比较解，通过帕累托前沿刻画最优折衷集合。然而，一个自然的问题随之而来——如何实际找到这个前沿？ 对于单目标优化问题，我们有成熟的工具箱 ...

动态约束多目标优化问题（DCMOPs）在实际场景中普遍存在，其中约束的时变性带来了重大挑战。大多数现有方法的一个主要局限性是它们过度依赖历史上的可行解，而忽视了从不可行解中获得的指导信息。这可能导致多样性迅速丧失和适应能力差，尤其是在环境 ...

Optuna在8月18日发布了最近的 v4.5版，加入了GPSampler的约束多目标优化功能，我们来看看这个新的功能。 基于高斯过程的贝叶斯优化（GPBO）最近几年在材料科学、机器学习等领域应用很广。GPSampler最初设计时就想做一个简单好用的GPBO实现。虽然在定制方面（比如 ...