控制与决策

作者：程美英,钱乾,倪志伟

单位：湖州师范学院 经济管理学院,浙江 湖州 313000,,湖州师范学院 教师教育学院,浙江 湖州 313000,,合肥工业大学 管理学院,合肥 230009,

关键词：多任务优化;信息共享框架;信息迁移节点;信息迁移方式;信息迁移类型;典型应用领域

基金：国家自然科学基金青年基金项目(62102148)；湖州市科技计划项目(2018YZ11).

基于计算智能“隐并行性”实现多任务优化(multi-task optimization, MTO),是当前研究的热点和前沿技术.与传统单任务优化算法相比,通过挖掘群体智能内在并行和内涵并行同时优化多个任务,可显著提高问题求解质量以及缩短任务求解时间.首先,对MTO相关英文/中文文献进行梳理,总结MTO研究进展和趋势;然后,基于多因子优化(multifactorial optimization, MFO)和多种群演化(multi-population evolution, MPE)两种不同信息共享框架,从多任务搜索空间设计、种群数量、种群规模、依托算法、信息迁移节点、交互信息、时间和空间复杂度以及复杂系统等角度对比二者异同;接着,从信息迁移节点、方式和类型3方面重点阐述MTO核心理论;最后,从探究MTO复杂系统层级智能涌现行为、多任务种群多样性控制以及应用领域拓展3方面展望未来研究方向.

来源：2023年第7期

《控制与决策》期刊编辑部

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