arXiv · Neural and Evolutionary Computing· Zifan Zhao, Peilan Xu, Wenjian Luo·2026-10-01 12:00· 3 小时前AI 评分12

多方多目标优化公平性感知性能评估框架

Fairness-Aware Performance Evaluation for Multi-Party Multi-Objective Optimization

AI 导读

该研究提出基于纳什积的公平性感知评估框架，引入让步率向量量化各决策方可接受妥协，将经典性能指标嵌入新框架并满足四条公理。实验表明该框架能区分算法在共识缺失谈判结构下的表现：有严格公共解时优先收敛至该解的算法得分更高，无严格公共解时则偏好有效覆盖公共可接受区域的算法。