演化多任务优化研究综述

李豪; 汪磊; 张元侨; 武越; 公茂果

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演化多任务优化研究利用种群进行优化搜索、借助任务间遗传信息的迁移达到多任务同时处理的目的.演化多任务优化被认为是继单目标优化、多目标优化后的第三种问题优化研究范例,是近年来计算智能领域兴起的一大研究热点.演化多任务优化算法模拟自然界选型交配和垂直文化传播的生物文化现象,通过任务间和任务内的知识迁移来促进多个优化任务各自的收敛.对近年来演化多任务优化领域的研究进展做出了系统总结:首先,引入了演化多任务优化问题的概念,给出了其相关的5个定义,并从知识迁移优化的角度对这一问题做出阐述;然后,详细介绍了演化多任务优化算法的基本框架,总结了这一算法近年来的改进情况和基于这一算法框架下其他经典算法的实现情况;之后,对演化多任务优化算法的学术、工程应用情况做出了较为完整的归纳介绍;最后,指出了演化多任务优化领域目前存在的主要问题和挑战,并对这一方向的进一步发展做出了展望.

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来源
《软件学报》 |2023年第2期|509-538|共30页
作者
李豪; 汪磊; 张元侨; 武越; 公茂果;
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作者单位

西安电子科技大学电子工程学院;

西安电子科技大学计算机科学与技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类理论、方法;
关键词
演化多任务; 知识迁移; 文化基因计算;

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