检索结果-南通市图书馆

控制与决策 2023年第7期38卷 1802-1815页

作者：程美英钱乾倪志伟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

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... 详细信息

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.

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

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