Jelaskan Solusi dari Optimisasi multiobjektif

Umumnya ada beberapa solusi optimal Pareto untuk sebuah masalah optimisasi multiobjektif, hal ini menyebabkan penyelesaian masalah optimisasi tersebut tidak semudah kasus masalah optimisasi satu-objektif. Peneliti-peneliti mendefinisikan "menyelesaikan masalah optimisasi multiobjektif" dalam banyak sudut pandang. Bagian ini merangkum sebagian sudut pandang tersebut dan konteks dimana mereka digunakan. Banyak cara mengupayakan untuk menyusun semua objektif dalam sebuah fungsi objektif. Masalah yang diselesaikan dengan cara ini adalah masalah yang terskalarisasi.

Menyelesaikan masalah optimisasi multiobjektif terkadang dipahami sebagai mengaproksimasi, atau menghitung semua, atau mencari himpunan representatif, dari solusi optimal Pareto.

Ketika pengambilan keputusan lebih diutamakan, tujuan dari menyelesaikan masalah optimisasi multiobjektif adalah membantu pengambil keputusan untuk mencari solusi optimal Pareto terbaik menurut preferensi subjektifnya. Asumsi mendasar dari sudut pandang ini adalah sebuah solusi dari masalah perlu didapatkan untuk selanjutnya diimplementasikan. Dalam hal ini, pengambil keputusan (DM, decision maker) memiliki peran penting, dan umumnya merupakan ahli pada bidang permasalahan yang dikerjakan.

Solusi terbaik dapat ditemukan dengan menggunakan beberapa filosofi berbeda, yang dapat dikelompokkan menjadi empat kelompok.

Dalam metode tanpa preferensi pengambil keputusan tidak diharuskan ada, dan solusi ditemukan tanpa menggunakan infromasi preferensi. Kelompok yang lain merupakan metode interaktif yang melibatkan pengambil keputusan dalam cara yang berbeda.

Dalam metode a priori, informasi preferensi ditanyakan terlebih dahulu kepada the DM, kemudian mencari solusi yang memenuhi preferensi tersebut.

Dalam metode a posteriori, sebuah himpunan solusi optimal Pareto yang representatif dicari terlebih dahulu, kemudian DM perlu memilih salah satu solusi dari himpunan.

Dalam metode interaktif, DM dimungkinkan untuk mencari solusi terbaik secara iteratif. Dalam setiap iterasi, solusi-(solusi) optimal Pareto ditunjukkan kepada DM, beserta bagaiman (setiap) solusi dapat ditingkatkan. Informasi yang diberikan oleh DM digunakan untuk menemukan solusi-(solusi) optimal Pareto yang baru, dan digunakan dalam iterasi selanjutnya. Metode ini memungkinkan DM mempelajari batasan-batasan dari keinginannya, dan dapat berfokus untuk mencari solusi yang terbaik bagi dirinya. DM dapat menghentikan proses iterasi kapanpun ia menginginkannya.

Dalam perkembangannya, juga muncul metode hibrida yang menggabungkan beberapa algoritma/pendekatan untuk menyelesaikan masalah. Salah satu contoh metode ini adalah hibrida antara Pengambilan Keputusan Banyak Kriteria (MCDM) dengan optimisasi evolusioner multiobjektif (evolutionary multi-objective optimization, EMO). Hibrida ini menggunakan pendekatan MCDM sebagai operator pencarian lokal pada EMO untuk menemukan solusi. Operator pencarian lokal umumnya digunakan untuk mempercepat laju konvergensi algoritma EMO.

Informasi lebih lanjut mengenai keempat kelompok tersebut dan contohnya, dijelaskan di bawah ini.