多目标判定英文解釋翻譯、多目标判定的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 multiobjective decision

分詞翻譯：

多的英語翻譯：

excessive; many; more; much; multi-
【計】 multi
【醫】 multi-; pleio-; pleo-; pluri-; poly-

目标的英語翻譯：

goal; target; aim; object; objective; tee
【計】 aiming
【化】 object; target
【經】 goal; object; objectives; target

判定的英語翻譯：

decide; determine; judge
【計】 deciding; decision; decision ******; determinant
【化】 determination
【經】 judgement

專業解析

多目标判定的漢英詞典角度解析

一、術語定義與核心概念

多目标判定（Multi-objective Decision Making, MODM）指在決策過程中需同時權衡多個相互沖突的目标，并尋求最優解或滿意解的系統性方法。其核心在于處理目标間的權衡（trade-offs），而非單一目标優化。漢語中“判定”強調基于規則或标準的決策行為，對應英文“decision making”或“evaluation”。

二、關鍵特征解析

目标沖突性：各目标無法同時達到最優（如成本最低與質量最高），需通過Pareto最優解（Pareto optimality）平衡。
多維度評估：決策需綜合定量與定性指标（如技術可行性、環境影響等），體現為多準則決策（Multi-criteria Decision Analysis, MCDA）。
動态適應性：目标權重隨場景變化（如緊急情況優先效率），需動态調整模型。

三、典型應用場景

工程優化：産品設計需平衡性能、成本與可靠性（參考：Springer Handbook of Engineering Statistics ）。
金融投資：資産配置需協調收益、風險與流動性（來源：Journal of Financial Economics）。
公共政策：城市規劃需兼顧經濟效益、社會公平與生态可持續（參考：OECD Policy Framework ）。

四、權威定義參考

IEEE标準：定義為“在約束條件下優化多個目标函數的數學規劃問題”（IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics）。
牛津詞典：将“Multi-objective”解釋為“涉及多個需同時實現的目标”（Oxford English Dictionary Online）。

五、相關術語對照

漢語	英語
多目标優化	Multi-objective Optimization (MOO)
帕累托前沿	Pareto Frontier
權重分配	Weight Assignment
折衷解	Compromise Solution

權威來源鍊接：

Springer工程統計手冊（多目标優化模型）：鍊接
OECD政策框架（多目标決策應用）：鍊接

網絡擴展解釋

“多目标判定”是一個涉及多個目标或對象的決策、分類或判斷過程，常見于需要同時處理多個任務或對象的領域。以下是詳細解釋：

定義

多目标判定指在複雜場景中，系統需同時識别、追蹤、分類或優化多個目标。這些目标可能相互關聯或獨立，需通過算法協調優先級與資源分配，确保綜合決策的有效性。

應用場景

自動駕駛：同時檢測行人、車輛、交通标志，并規劃路徑避免碰撞。
計算機視覺：圖像中識别多個物體（如人臉、文字、物體分類）。
工業自動化：生産線中監控多個設備狀态，預測故障并調度維護。
金融風控：評估用戶信用、欺詐風險、市場波動等多因素，制定策略。

技術方法

多目标跟蹤（MOT）：利用傳感器數據（如攝像頭、雷達）持續追蹤多個目标軌迹，常用算法如卡爾曼濾波、深度學習模型。
多目标優化（MOO）：在多個目标函數間尋找平衡解，例如帕累托最優（Pareto Optimality）。
多任務學習：共享神經網絡層，同時學習多個相關任務，提升模型泛化能力。

挑戰與難點

目标沖突：資源有限時需權衡優先級（如自動駕駛中避讓行人與保持車速）。
數據關聯：區分不同目标的特征（如密集人群中的個體追蹤）。
計算複雜度：目标數量增加時，算法效率可能顯著下降。

示例公式（多目标優化）

多目标優化問題可表示為： $$ begin{cases} min mathbf{F}(x) = [f_1(x), f_2(x), ..., f_k(x)] text{滿足約束 } g_i(x) leq 0, quad i=1,2,...,m end{cases} $$ 其中，$x$為決策變量，$mathbf{F}(x)$為多個目标函數，需找到帕累托最優解集。

多目标判定的核心在于通過算法與邏輯設計，協調多個目标的相互作用，最終實現高效、準确的綜合決策。其技術實現需結合具體場景，平衡精度、速度與資源消耗。