深度学习与多目标优化（DL+MOO）的结合已成为前沿热点，在图像生成、自动驾驶、大模型训练等场景呈现爆发式增长。该技术突破了传统单目标优化的局限，赋能模型在复杂场景下实现多任务协同优化与性能提升，是当前顶会高频主题。
该领域正处于技术红利期，算法创新与场景应用空间广阔。尤其在应用型研究（如医疗、通信、环保）与大模型对齐方向易出成果。创新切入点建议聚焦“小而精”（如改进经典算法）或“跨学科”（如结合脑机接口）。
我们精选了深度学习+多目标优化前沿论文10篇，供深入研究参考。
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1.Neural Multi-Objective Combinatorial Optimization Via Graph-Image Multimodal Fusion
【要点】本文提出了一种新型的图-像多模态融合框架（GIMF），通过整合图和图像信息，提高了神经多目标组合优化（MOCO）方法的性能和泛化能力。
【方法】通过构建坐标图像来更好地表示问题实例的空间结构，采用问题大小自适应分辨率策略，并设计了一种多模态融合机制，将图和图像信息有效结合。
【实验】在经典MOCO问题上测试了GIMF框架，并与两种最先进的神经MOCO框架结合，实验结果显示GIMF显著优于现有神经MOCO方法，并具有更好的泛化能力。具体数据集名称未在摘要中提及。
2.PSMGD: Periodic Stochastic Multi-Gradient Descent for Fast Multi-Objective Optimization
【要点】论文提出了一种新的优化算法PSMGD，用于加速多目标优化问题，通过周期性更新动态权重来减少计算负担，并在多种函数类型中证明了其优越的收敛率和降低的训练时间。
【方法】PSMGD算法通过观察优化过程中动态权重在短时间间隔内变化微小，设计为周期性计算这些权重并重复使用，减少计算负荷。
【实验】作者通过广泛实验验证了PSMGD算法的性能，实验使用多个数据集，结果显示PSMGD算法在性能上可媲美或超越现有先进的多目标优化算法，同时显著减少了训练时间。具体数据集名称未在摘要中提及。
3.Multi-Objective Optimization of Water Resource Allocation for Groundwater Recharge and Surface Runoff Management in Watershed Systems
【要点】本文提出了一种多目标优化方法，通过调整地表径流来稳定盐水湖（乌尔米耶湖）的水位，以应对土地退化和空气污染问题。
【方法】研究采用敏感性分析方法识别影响湖水水位的因素，并使用遗传算法、非线性优化和模式搜索技术进行多目标优化。
【实验】通过Sobol'-Jansen和Morris技术进行敏感性分析，发现地下水水平和总地表径流流量对湖水水位具有高度的非线性交互影响。实验结果表明，在填充季节需要将地表径流增加约8.7倍，在排放季节需要增加约33.5倍，以维持湖水水位的稳定。数据集名称未在文中明确提及。
4.EMO-TS: an Enhanced Multi-Objective Optimization Algorithm for Energy-Efficient Task Scheduling in Cloud Data Centers
【要点】本文提出了一种结合深度强化学习和增强电鱼优化算法的EMO-TS任务调度方法，旨在降低云数据中心的能耗，同时保持资源利用率和服务质量。
【方法】通过融合深度强化学习与增强电鱼优化算法，EMO-TS能够根据实时工作负载和运行条件动态调整任务调度。
【实验】在一系列实验和模拟中，使用标准数据集验证了EMO-TS的性能，结果显示该算法相比传统方法能减少高达25%的能耗和15%的作业时间。
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