본 논문은 여러 의사결정자가 공통된 의사결정 공간에서 각자의 다중 목표 최적화 문제를 다루는 상황(예: 협상 게임)을 다중 당사자 다중 목표 최적화 문제(MPMOP)로 모델링하고, 이에 대한 진화 알고리즘의 이론적 분석을 제시합니다. 특히, 바이파티 다중 목표 최적화 문제(BPMOP)에 대한 진화 알고리즘의 기대 실행 시간을 최초로 분석합니다. 또한, MPMOP 해결에 있어 기존 방식의 비효율성을 지적하고, 각 당사자가 개별적으로 최적화 후 최종 단계에서 합의를 구하는 방식의 한계를 언급합니다. 이를 극복하기 위해, 가상 부울 최적화 및 최단 경로 문제에 특화된 진화 다중 당사자 다중 목표 최적화기(EMPMO)를 제안하며, 이론적 및 실험적 결과를 통해 제안된 알고리즘의 성능을 입증합니다.
