本研究提出了一种新框架，将补救措施视为多目标优化问题，以解决传统算法在多成本函数下的次优解问题。该框架能够处理非可微和离散的成本函数，并识别帕累托最优解。实验结果表明，该方法在大规模图中的扩展性强，能更好地满足现实需求。

本文探讨了多任务学习作为多目标优化的问题，提出了一种基于梯度下降的优化算法，能够在多个任务中找到帕累托最优解。研究表明，该方法在图像分类和回归任务中显著提升了性能，尤其在大规模数据集上表现出更快的收敛速度，并通过任务间关系和参数共享优化了模型的泛化能力。

本文探讨了多目标优化中的帕累托最优解，提出了一种新的高效方法来生成局部连续的帕累托集，并将其应用于现代机器学习。研究表明，该方法在多任务分类和回归问题中表现优越，能够有效平衡权衡并处理百万级参数任务，同时强调了准确性与公正性之间的平衡。

本文提出了一种通过深度强化学习和神经网络解决多目标优化问题的方法。通过分解问题为一组标量优化子问题，并建立神经网络模型，通过邻域参数传递策略和DRL训练算法优化所有子问题的模型参数，得到帕累托最优解。实验结果表明，该方法在多目标旅行商问题上具有泛化能力和快速解决速度。