2025年深度学习+多目标优化最新创新思路

Python_金钱豹

于 2025-07-05 10:45:00 发布

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文章标签：人工智能深度学习网络知识图谱大数据

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围观了港科大等团队的最新综述，发现深度学习+多目标优化近年来也是话题多多，尤其在图像生成、自动驾驶、大模型训练等场景中呈现爆发式增长。

简单说来，这种技术不仅能解决传统单目标优化的局限性，还能让模型在复杂场景中实现多任务协同提升，成为当前顶会抢发热点也不奇怪。更别说这方向正处于技术红利期，无论是算法创新还是场景开拓都很有空间。

比如应用型研究（医疗/通信/环保）+大模型对齐就比较容易出成果，创新切入点推荐小而精（改经典算法）、跨学科（+脑机接口）等。感兴趣可以找找参考，或者直接拿我整理好的10篇****深度学习+多目标优化前沿论文。

Rethinking Neural Multi-Objective Combinatorial Optimization via Neat Weight Embedding

**方法：**论文提出一种基于深度学习的多目标优化方法，通过“权重嵌入”技术将权重信息融入模型，直接学习权重特定表示以解决多目标优化子问题。采用WE-Add和WE-CA两种模型，显著提升求解性能，收敛性、多样性与泛化能力更佳。

创新点：

提出了一种新颖的权重嵌入方法，能够直接学习权重特定的表示，捕捉权重与实例的交互信息。
设计了两种模型：简洁的加法模型（WE-Add）和增强的条件注意力模型（WE-CA），分别通过简单的加法操作和特征级的条件注意力机制融入权重信息。
在多个经典多目标优化问题上验证了方法的优越性，展现出更好的性能和跨问题规模的泛化能力。

Neural Multi-Objective Combinatorial Optimization via Graph-Image Multimodal Fusion

**方法：**这篇论文提出了一种深度学习方法，通过将问题实例的图信息和图像信息结合起来，利用多模态融合框架（GIMF）来解决多目标优化问题，显著提升了性能和泛化能力。

创新点：

提出图-图像多模态融合框架（GIMF），将问题实例的图信息和图像信息结合起来，提升多目标优化性能。
设计问题规模自适应分辨率策略，增强模型对不同规模问题的泛化能力。
引入模态特定瓶颈的多模态融合机制，高效整合图和图像信息，进一步优化模型性能。

Solving Multiobjective Combinatorial Optimization via Learn to Improve Method

**方法；**论文提出了一种基于深度强化学习的权重相关策略网络（WRPN），用于解决多目标优化问题。它通过学习改进操作来提升解的质量，并结合多目标进化算法框架，显著提高了求解性能。

创新点：

提出权重相关策略网络（WRPN），基于“学习改进”范式，通过策略网络指导多目标优化问题的解的改进方向。
设计共享基线用于近端策略优化，降低模型训练中的方差，提升训练效率。
引入质量增强机制，基于实例增强技术进一步提升Pareto解集的接近性和多样性。

Deep reinforcement learning assisted surrogate model management for expensive constrained multi-objective optimization

**方法：**论文提出了一种深度强化学习辅助的进化算法，用于解决昂贵的约束多目标优化问题。它通过动态调整代理模型管理策略，根据进化状态选择最优的代理模型，从而在目标优化和约束满足之间取得更好的平衡。

创新点：

提出基于深度强化学习的代理模型管理策略，自动选择最优代理模型方案。
结合多种代理模型，适应不同优化阶段和约束处理需求。
实验表明该方法在求解昂贵约束多目标优化问题上优于现有技术。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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