帕累托最优(Pareto Optimality，Pareto意大利人),也称为帕累托效率(Pareto efficiency)，是指多参数影响一种理想目标状态的模型方法。假定固有的一堆参数对某个环境或目标状态发生影响，在从一种状态到另一种状态的变化中，当没有使任何参数变“坏”的前提下，使得至少一个参数变得更好，这就是帕累托改进或帕累托最优化。如果出现“损人利己”或“损人不利己”或“损他利你”，那么就不是Pareto Optimality。
0、引言
帕累托最优，也称为帕累托效率，是以意大利经济学家维尔弗雷多·帕累托命名的概念，它在经济学、工程学、数学建模以及各种决策科学中占有重要位置。帕累托最优描述了一个状态，其中不可能在不使至少一个人处境变差的情况下，改善任何人的处境。在数学建模中，这个概念经常与多目标优化问题相关联。
在数学建模和决策科学中，我们常常面临这样的问题：如何在多个竞争目标之间取得平衡？例如，一个公司可能希望最大化利润的同时，最小化环境影响。这两个目标通常是相互冲突的——即增加一方的利益可能会损害另一方。在这样的情境下，帕累托最优提供了一个判断解决方案是否有效的重要标准。
1、帕累托最优的定义
帕累托最优是一个经济学概念，它定义了资源分配的一种理想状态，在这种状态下，没有人能够在不损害其他人的情况下改善自己的福利。换句话说，一个帕累托最优的状态是指不能通过任何资源的重新分配来使至少一个个体变得更好而不使其他个体变得更差。
数学上，考虑一个系统或模型，它有多个目标函数 ，一个解决方案 被认为是帕累托最优的，如果没有另一个解决方案 使得所有的目标函数至少有一个得到改善而没有任何一个变差。
2、帕累托前沿
在多目标优化中，通常不可能找到一个最佳解决方案来同时最大化或最小化所有的目标函数。相反，会有一组帕累托最优解，这些解构成了所谓的“帕累托前沿”或“帕累托边界”。这个边界上的任何点都是无法通过改善一个目标而不损害至少一个其他目标的。
3、数学建模中的应用
在数学建模过程中，帕累托最优的概念被用来评估和比较不同的解决方案。通过定义合适的目标函数和约束条件，模型可以被用来找到帕累托前沿。这个过程通常涉及使用优化算法，如线性规划、多目标遗传算法或其他启发式方法。
4、案例分析
考虑一个工厂，其目标是最大化产量 f1(x)= a·x 同时最小化对环境的影响 f2(x) = b·x ，其中 x 是资源使用量， a 和 b 是相应的系数。这两个目标通常相互矛盾。
为了找到帕累托最优解，我们使用权重法将两个目标结合成一个单一目标函数：
z(x) = ω1·f1(x) - ω2·f2(x)
通过调整权重 ω1 和 ω2 ，我们找到了一系列帕累托最优解，构成了帕累托前沿。在我们的案例中，这些解集中在资源使用量的极值上。
5、结论
帕累托最优是在多目标决策中实现有效和公平决策的关键。它允许决策者在不同目标之间进行权衡，并找到最佳的共存解决方案。尽管它可能无法给出一个完美的答案，但它确保了在现有条件下无法找到更好的共同解决方案。