Die Idee der Transformation von Zielen in Einschränkungen, wie sie in CoMOGA angewendet wird, könnte auf andere Machine-Learning-Probleme angewendet werden, insbesondere in Situationen, in denen mehrere Ziele und Einschränkungen gleichzeitig berücksichtigt werden müssen. Ein mögliches Anwendungsgebiet könnte die Optimierung von neuronalen Netzwerken sein, bei der verschiedene Ziele wie Genauigkeit, Geschwindigkeit und Speichernutzung optimiert werden müssen, während gleichzeitig Einschränkungen wie Speicherplatz oder Rechenressourcen eingehalten werden müssen. Durch die Umwandlung von Zielen in Einschränkungen könnte ein Algorithmus wie CoMOGA dazu beitragen, ein ausgewogenes Verhältnis zwischen den Zielen zu finden und gleichzeitig sicherzustellen, dass die Einschränkungen erfüllt sind. Dies könnte zu effizienteren und zuverlässigeren neuronalen Netzwerken führen.