Optislang多目标优化是一种优化方法，用于解决具有多个目标函数的复杂问题。在传统的单目标优化中，目标是最小化或最大化单个目标函数。而在多目标优化中，存在多个相互冲突的目标函数，需要在这些目标之间找到一组最优解，以平衡不同的目标需求。
主要优化的是多个目标函数，这些目标函数可以是相互独立的或相互关联的。优化的目标通常是在满足约束条件的情况下，尽可能优化多个目标函数，以便达到最佳的平衡点。
Optislang多目标优化可以用于各种应用领域，包括工程设计、产品开发、资源分配等。例如，在工程设计中，可能需要同时优化产品的性能、成本和可靠性等目标；在资源分配问题中，可能需要同时优化成本、效率和可持续性等目标。
优化的结果是一组最优解，称为“Pareto前沿”或“Pareto解集合”。这些解是在没有一个目标可以再进一步优化的情况下，同时最优化所有目标函数的解。通过分析Pareto前沿，决策者可以根据实际需求选择最适合的解，以平衡不同的目标需求。 |
