数学建模中的优化问题
我现在要设计一种算法，假设有两个优化目标A,B。老师的具体想法是将A,B互相循环的去优化，即A的结果优化B，再将B的结果反过来优化A。然后循环往复，直到将A,B都变成最优解。请问有这样的优化方法么？我查了多目标优化问题。感觉不太相符，求各位大神不吝赐教！我先解释一下多目标优化：目标最优化是这么一种问题，在一定约束下，它希望使得多个目标都能达到最优。在现实生活中，很多问题都要求多个目标最好，或者是妥协最好。比如买车，要便宜，又要省油，还要快。
而我这个优化是不同的。首先，A和B都要变成最优，不存在所谓的取折中。其次，在多目标优化中，各目标之间是没有关联的，而我所面临的问题是A和B是有关联的。
举个例子，比如说，网上有每天有很多事件发生。而这些事件有很多描述信息，包括时间，地点，人物。通常我们认为这些事件和描述信息是有很大的联系的。假设，我需要优化两个目标：A代表事件的聚类结果，B代表事件发生的具体地点范围。通过先验知识初始化A和B，那么A和B的结果都不一定好。A的聚类结果是可以对B进行调整的，调整B的结果以后，我们可以给B一个事件发生范围，比如时间，地点等等。其中假设事件是在某一圆形的区域发生，也就是说这个圆形区域的圆点尽可能准确，半径尽可能的小，这样就可以通过B来修改A了。就这样循环往复，使得A和B都收敛到某一个值，算法停止。
我现在也是查各种东西，从来没发现这种优化的方法。但是从直观的来讲，这种方法是讲得通的。现在急需能找到一个符合这种方式的模型，这样才能慢慢解决这一问题。谢谢各位大神了，感慨涕零，不知所言，再拜。修改
这个想法就是类似于“迭代”，它的数学基础应该是“不动点定理”。
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