多目标优化 (MOO) 使 AI 智能体能够在做出决策时平衡相互竞争的目标。在现实场景中，AI 系统经常面临速度、准确性、成本或安全性等目标之间的权衡。例如，一辆自动驾驶汽车必须同时优化乘客安全、行驶时间和能源效率。 MOO 提供了找到最佳满足所有目标而又不以牺牲其他目标为代价的解决方案的方法。这至关重要，因为严格地针对单一目标（例如最大限度地减少旅行时间）进行优化可能会导致复杂环境中出现不安全或不切实际的结果。
MOO 通常涉及识别一组帕累托最优解，其中任何目标的改善都无法不恶化其他目标。诸如加权和方法、进化算法（例如，NSGA-II）或基于梯度的方法等技术通常被使用。例如，推荐系统可能会使用 MOO 来平衡用户参与度（点击）与内容多样性，从而生成一系列候选策略。然后，开发人员根据上下文选择最合适的解决方案，例如在用户的探索阶段优先考虑多样性。与单目标优化不同，MOO 不会产生单个“最佳”答案，而是揭示权衡，从而使开发人员能够做出明智的选择。
实际应用涵盖机器人技术、物流和资源管理。交付机器人可能会使用 MOO 来最大限度地减少能耗和交付时间，并根据电池电量或交通状况动态调整其路线。在云计算中，MOO 有助于分配资源以平衡工作负载的成本和性能。这些示例突出了 MOO 如何使 AI 智能体能够适应不断变化的环境和利益相关者的优先级。通过显式地对权衡进行建模，开发人员可以设计保持灵活和健壮的系统，避免在需求发生变化时失败的脆弱解决方案。