進化計算などのように，有限個の解集合を用いた多目的最適化問題へのアプローチでは，目的関数の数が多くなるとパレート解集合の概形さえ得ることが難しくなる．本研究では，弱パレート解集合全体を深層生成モデルを用いて曲面近似する方法を提案する．チェビシェフスカラー化アプローチの有する重み空間と弱パレート最適解集合の対応関係に着目し，標準単体上の点を入力にとり，これを重みベクトルとした場合のチェビシェフスカラー化関数の最適解を出力する深層生成モデルを学習する．実験により，目的関数の数が多い場合に，提案手法はいくつかの従来手法よりも高精度なパレート解集合が獲られることを示す．
