用于多目标优化的博弈算法

资 源 简 介

用于多目标优化的博弈算法

详 情 说 明

多目标优化问题在工程和经济学中普遍存在，这类问题往往需要在多个相互冲突的目标之间寻找平衡点。博弈论为处理这类问题提供了独特的解决视角。

博弈算法将每个优化目标视为博弈中的玩家，通过模拟玩家间的策略互动来寻找最优解。核心思想是将多目标优化问题转化为非合作博弈模型，其中每个"玩家"对应一个目标函数，通过策略调整追求各自目标的最优化。

该算法通常包含三个关键阶段：首先建立博弈模型框架，将目标函数映射为玩家收益；然后设计策略更新机制，如基于梯度的方法或启发式规则；最后通过迭代计算寻找纳什均衡点，这个均衡点对应于Pareto最优解集。

其优势在于能有效处理目标间的复杂交互关系，避免传统加权求和法的主观性。通过博弈动态的自我调节机制，算法可以自动发现目标之间的权衡关系。典型应用包括资源分配、调度系统设计等需要平衡多个性能指标的领域。

实际应用中需注意博弈模型的收敛性验证，以及如何处理目标函数规模扩大带来的计算复杂度问题。现代改进算法常结合机器学习技术来提升搜索效率。