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背景
在許多情況下，有多個目標，而不是單一目標。雖然替代參數相同，但是該最佳化問題產生的目標值可能相互矛盾。因此，需要一些權衡間準則，以確保令人滿意的設計。
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多目標最佳化的算法可以考慮到多個目標同步最佳化。每一個目標可以是一個最小值或輸出的一個最大值。Optimus 多目標最佳化軟體包含了一些能夠構建所謂的帕累托前序多目標最佳化問題的方法，以及一些在不同的目標之間發現一個折中解決方案的方法。Optimus 的多目標方法同時支持連續和離散的參數。
帕累托線方法
一些前沿的帕累托線的概念，說明如下圖所示。如果有大量的設計方案需要評估，其性能指標又是局限在目標函數空間之內的，當設計方案沒有進一步改善，一些目標值就會超出原有的設計，出現在邊界線之外。這是帕累托線用於分隔可行和不可行的區域。在多目標最佳化中，該帕累托前方被定義為可行點的區域中，對所有約束都滿足，與不可行的點區域之間的邊界。
如果該邊界被表示為目標的功能，它是一個連續的線，甚至一個表面以防兩個以上的目標，它包含各項目標的可能最佳組合。減少一個目標的數值，同時保持其它目標（多個）值的不變，將移動設計點進入不可行領域。增大一個目標的數值同時保持其它目標（多個）的值不變，將不再使設計保持最佳狀態。不同的 Optimus 的帕累托最佳化方法的目標是找到多個帕累托邊界上的點，通過分配不同的權重因子達到不同的目標。
帕累托點方法
帕累托點方法的目的是尋找不同目標間的單一組成的解決方案。例如，Optimus 的權衡方法，將一個多目標最佳化問題轉換為單一目標問題，通過選擇一個目標作為主要目的，同時把其他目標作為約束條件。層級法，按目標的重要性降序排序，然後每個目標函數逐個最小化。其他帕累托點方法可在 Optimus 中搜索到最佳的折衷解決方案。
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