异构目标:研究现状与未来研究

具有异构目标的多目标优化问题被定义为那些拥有显著不同类型目标函数分量（不仅仅是在单位或尺度上不可通约）的问题。例如，在一个异构问题中，目标函数分量可能在形式计算复杂度、实际评估代价（时间、成本或资源）、确定性（随机与确定性）或这三者的某种组合上有所不同。一种尤其具有挑战性的异构形式可能出现在耗时的基于实验室的目标与其他使用更快的基于计算机的计算评估的目标相结合时。或许更常见的是，所有目标都可计算评估，但某些可能需要冗长的模拟过程，而其他则通过相对简单的闭式计算求得。在本章中，我们阐明了针对异构目标主题开展更多工作的必要性（结合现实世界实例），扩展了异构类型的基本分类法，并回顾了解决这些问题的最先进技术。我们特别关注评估时间（延迟）上的异构，因为这需要复杂的方法。我们还给出了在合理假设下估计多目标问题中预期评估时间异构程度的原创实验工作，并综述了未来可能对该领域做出贡献的相关研究线索。