RMSpESC（RMSprop極值尋找控制）可以推廣到多目標優化問題中，但這需要對算法進行一些調整。在多目標優化中，目標函數通常是多維的，並且可能存在衝突的目標。為了將RMSpESC應用於多目標優化，可以考慮以下幾個方面：
目標函數的組合：可以將多個目標函數組合成一個加權的單一目標函數，這樣RMSpESC就可以在這個新的目標函數上進行優化。這種方法需要合理選擇權重，以平衡不同目標之間的影響。
Pareto最優解：在多目標優化中，通常尋求Pareto最優解。可以設計RMSpESC以同時尋找多個目標函數的極值，並在每次迭代中更新多個參數，以便在多個目標之間進行平衡。
適應性調整：RMSpESC的自適應特性可以用來調整不同目標的收斂速度，根據每個目標的特性動態調整學習率和其他參數，以提高整體的收斂效率。
總之，雖然RMSpESC的基本框架可以應用於多目標優化，但需要進行適當的修改和擴展，以處理多維度和潛在的目標衝突。