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本文引入了一种基于切比雪夫标量化的新颖偏好条件贝尔曼算子，用于计算多目标马尔可夫决策过程中的确定性帕累托最优策略，并证明了该算子的收敛性及其在捕获完整帕累托前沿方面的有效性。
MOCHA 提出了一种面向 LLM 智能体技能的多目标优化方法，通过切比雪夫标量化和指数退火策略来应对严格的平台约束，发现帕累托最优变体，相较于现有优化器取得了显著改进。