Optimización Multiobjetivo

Es un enfoque en el que se busca optimizar simultáneamente múltiples objetivos que a menudo están en conflicto entre sí.

En el ámbito de la inteligencia artificial y machine learning, se utilizan algoritmos y técnicas especializadas para encontrar soluciones que representen un equilibrio entre estos objetivos.

Las soluciones son evaluadas mediante un concepto conocido como óptimo de Pareto, donde no es posible mejorar un objetivo sin perjudicar al menos otro.

Es ampliamente utilizado en problemas complejos como diseño industrial, planificación de recursos, sistemas de recomendación y control robótico.

Los métodos populares incluyen algoritmos evolutivos como NSGA-II, MOEA/D, y variantes especializadas de aprendizaje por refuerzo para entornos multiobjetivo.

Este enfoque permite desarrollar modelos y estrategias más robustas y equitativas al considerar múltiples métricas de desempeño simultáneamente.