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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。

全部论文+开源代码需要的同学看文末

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。

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