摘要：
针对基于梯度策略的多目标优化算法无法适用于多目标、高维度的生成对抗网络（生成对抗网）和生成对抗网中利用交叉验证产生次优解，极难求得最优解等问题，提出一种基于梯度策略的多目标GAN公司帕累托最优解算法。该算法采用硬参数共享方式，将多目标优化分解为多个两目标优化，确定多目标权重参数后，沿着梯度方向进行线性搜索，最终确定帕累托最优解。理论上，在弱条件约束下，证明了所提算法能够确切地产生帕累托最优解。实验上，将所提算法应用到图像处理的常见领域，对比所提算法与原算法的性能。结果表明，当目标数量大于2时，所提算法能够产生明显的性能优势。
张波，徐黎明，黄志伟，要小鹏. 梯度策略的多目标GAN公司帕累托最优解算法[J] ●●●●。计算机工程与应用, 2021, 57(9): 89-95.
张波、徐黎明、黄志伟、姚小鹏。基于梯度策略的多目标GANs-Pareto优化算法[J]。计算机工程与应用，2021，57（9）：89-95。
