马里奥遇见帕累托

我们在这里玩得很开心，但是你没看到其中的规律吗？我们经常面临类似的权衡。您想要一顿既便宜又美味的饭菜吗？一份既高薪、轻松又充实的工作？低风险高回报的投资组合？一种既灵活又坚固且易于生产的材料？保持高效的公平税收？高质量的法学硕士，速度快且具有成本效益。在所有这些情况下，您都面临着多目标优化问题，并且必须做出权衡。当然，如果您已经知道要分配给每个维度的确切权重（即您知道效用函数），则可以将问题简化为单个目标优化。这是因为您可以将尺寸与权重合并为一个量以进行优化（通常称为效用、成本或适合度）。在这种情况下，你根本不需要帕累托。但您经常面临效用函数未知或不确定的情况。在这些情况下，帕累托前沿可以帮助您客观地消除所有次优选择。它不会从一开始就揭示一个最佳选项，但您现在可以尝试这些有效的选项并选择最适合您的选项。致谢 我在本文中做了一些简化的假设，以方便广大读者阅读。事实上，我提供的统计数据被转化为派生的游戏内统计数据，这些统计数据并不总是与基本统计数据呈线性关系。此外，所有档位（除了驾驶员）都有 4 个速度统计数据和 4 个操控统计数据，但我决定简单地对它们进行平均。我还把效用函数的函数形式完全隐藏了，它可以发挥很大的作用。要了解本文背后的更多详细信息，或者如果您只是喜欢我的工作并希望将来看到更多内容，请考虑捐赠一些硬币。制作人员 Super Mario Wiki Mario Kart 8 Deluxe 游戏内统计 ​​Henry H. Mario Kart 和帕累托前沿 , 2015