يُعد التحسين متعدد الأهداف(Multi-Objective Optimization) مهمًا في الذكاء الاصطناعي لأنه يسمح بإيجاد حلول متوازنة لمشكلات تحتوي على أكثر من هدف متعارض في آن واحد، مثل تقليل التكلفة مع زيادة الدقة أو تحسين الأداء مع تقليل استهلاك الطاقة. بخلاف التحسين أحادي الهدف الذي يركز على معيار واحد، يوفر التحسين متعدد الأهداف مجموعة من الحلول المثلى المعروفة بـPareto Optimal Solutions حيث لا يمكن تحسين هدف دون التأثير سلبًا على الآخر. هذا النهج يُستخدم في تطبيقات عديدة مثل تصميم الخوارزميات، الجدولة، الروبوتات، أنظمة التوصية، والصناعة الذكية، مما يجعله أداة ضرورية لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر كفاءة وواقعية في التعامل مع القيود والتوازنات المتعددة.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق