声明
严正声明：本站非期刊官网，非中介代理。
本站仅提供学术规范服务：快速预审、润色编辑服务、中英文查重、降重、去重服务、推荐合适的期刊投稿等学术规范服务。 如需提供学术规范服务请联系在线编辑。
国内刊号：51-1307/TP
国际刊号：1001-9081
发布日期:
作者：武越, 丁航奇, 何昊, 毕顺杰, 江君, 公茂果, 苗启广, 马文萍
单位：1.西安电子科技大学 计算机科学与技术学院, 西安 710071；2.西安电子科技大学 电子工程学院, 西安 710071；3.西安电子科技大学 人工智能学院, 西安 710071
关键词：进化多任务优化,单种群多任务,多种群多任务,多形式任务,知识转移
基金：国家自然科学基金资助项目(62036006);中国人工智能学会-华为MINDSPORE学术奖励基金资助项目
进化多任务优化（EMTO）是进化计算中一种新型方法，它可以同时解决多个相关的优化任务，并通过任务之间的知识转移增强每个任务的优化。近年来，越来越多的进化多任务优化相关研究致力于利用它强大的并行搜索能力和降低计算成本的潜力优化各种问题，并且EMTO已应用于各种各样的实际场景当中。从EMTO的原理、核心设计、应用以及挑战四个方面对EMTO的算法及应用进行了讨论。首先介绍了EMTO的大致分类，分别从两个层次、四个方面介绍，包括单种群多任务、多种群多任务、辅助任务形式以及多形式任务形式；其次介绍EMTO的核心组件设计，包括任务构建以及知识转移；最后对它的各种应用场景进行介绍，并对今后研究做了总结与展望。
来源：2024年第5期
《计算机应用》期刊编辑部
严正声明：本站非期刊官网，非中介代理。
本站仅提供学术规范服务：快速预审、润色编辑服务、中英文查重、降重、去重服务、推荐合适的期刊投稿等学术规范服务。 如需提供学术规范服务请联系在线编辑。