多目标判定英文解释翻译、多目标判定的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 multiobjective decision

分词翻译：

多的英语翻译：

excessive; many; more; much; multi-
【计】 multi
【医】 multi-; pleio-; pleo-; pluri-; poly-

目标的英语翻译：

goal; target; aim; object; objective; tee
【计】 aiming
【化】 object; target
【经】 goal; object; objectives; target

判定的英语翻译：

decide; determine; judge
【计】 deciding; decision; decision ******; determinant
【化】 determination
【经】 judgement

专业解析

多目标判定的汉英词典角度解析

一、术语定义与核心概念

多目标判定（Multi-objective Decision Making, MODM）指在决策过程中需同时权衡多个相互冲突的目标，并寻求最优解或满意解的系统性方法。其核心在于处理目标间的权衡（trade-offs），而非单一目标优化。汉语中“判定”强调基于规则或标准的决策行为，对应英文“decision making”或“evaluation”。

二、关键特征解析

目标冲突性：各目标无法同时达到最优（如成本最低与质量最高），需通过Pareto最优解（Pareto optimality）平衡。
多维度评估：决策需综合定量与定性指标（如技术可行性、环境影响等），体现为多准则决策（Multi-criteria Decision Analysis, MCDA）。
动态适应性：目标权重随场景变化（如紧急情况优先效率），需动态调整模型。

三、典型应用场景

工程优化：产品设计需平衡性能、成本与可靠性（参考：Springer Handbook of Engineering Statistics ）。
金融投资：资产配置需协调收益、风险与流动性（来源：Journal of Financial Economics）。
公共政策：城市规划需兼顾经济效益、社会公平与生态可持续（参考：OECD Policy Framework ）。

四、权威定义参考

IEEE标准：定义为“在约束条件下优化多个目标函数的数学规划问题”（IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics）。
牛津词典：将“Multi-objective”解释为“涉及多个需同时实现的目标”（Oxford English Dictionary Online）。

五、相关术语对照

汉语	英语
多目标优化	Multi-objective Optimization (MOO)
帕累托前沿	Pareto Frontier
权重分配	Weight Assignment
折衷解	Compromise Solution

权威来源链接：

Springer工程统计手册（多目标优化模型）：链接
OECD政策框架（多目标决策应用）：链接

网络扩展解释

“多目标判定”是一个涉及多个目标或对象的决策、分类或判断过程，常见于需要同时处理多个任务或对象的领域。以下是详细解释：

定义

多目标判定指在复杂场景中，系统需同时识别、追踪、分类或优化多个目标。这些目标可能相互关联或独立，需通过算法协调优先级与资源分配，确保综合决策的有效性。

应用场景

自动驾驶：同时检测行人、车辆、交通标志，并规划路径避免碰撞。
计算机视觉：图像中识别多个物体（如人脸、文字、物体分类）。
工业自动化：生产线中监控多个设备状态，预测故障并调度维护。
金融风控：评估用户信用、欺诈风险、市场波动等多因素，制定策略。

技术方法

多目标跟踪（MOT）：利用传感器数据（如摄像头、雷达）持续追踪多个目标轨迹，常用算法如卡尔曼滤波、深度学习模型。
多目标优化（MOO）：在多个目标函数间寻找平衡解，例如帕累托最优（Pareto Optimality）。
多任务学习：共享神经网络层，同时学习多个相关任务，提升模型泛化能力。

挑战与难点

目标冲突：资源有限时需权衡优先级（如自动驾驶中避让行人与保持车速）。
数据关联：区分不同目标的特征（如密集人群中的个体追踪）。
计算复杂度：目标数量增加时，算法效率可能显著下降。

示例公式（多目标优化）

多目标优化问题可表示为： $$ begin{cases} min mathbf{F}(x) = [f_1(x), f_2(x), ..., f_k(x)] text{满足约束 } g_i(x) leq 0, quad i=1,2,...,m end{cases} $$ 其中，$x$为决策变量，$mathbf{F}(x)$为多个目标函数，需找到帕累托最优解集。

多目标判定的核心在于通过算法与逻辑设计，协调多个目标的相互作用，最终实现高效、准确的综合决策。其技术实现需结合具体场景，平衡精度、速度与资源消耗。