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代理辅助多任务进化优化引导的MPI程序路径覆盖测试用例生成: 1; 作者孙百才巩敦卫姚香娟《软件学报》北大核心 2025年第5期2026-2042,共17页; 基于进化优化的消息传递接口(message-passing interface,MPI)程序路径覆盖测试中,进化个体适应值的评价需要反复执行MPI程序,而程序的重复执行往往需要高昂的计算成本.鉴于此,提出一种代理辅助多任务进化优化引导的MPI程序路径覆盖测... 展开更多; 关键词路径覆盖测试用例生成代理辅助多任务进化优化候选测试用例集; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于进化多任务多目标优化的边缘计算任务卸载被引量：4: 2; 作者孔珊郑玉琦《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第4期1164-1170,共7页; 目前边缘计算卸载的主流方案是将其建模为一个多目标优化问题,即最小化能耗和延时。不同于已有研究,主要考虑边缘计算中,不同卸载区域的任务具有一定的相似性,可以利用任务的相似性加快算法的收敛速度和求解效果。以此基于进化多任务优... 展开更多; 关键词移动边缘计算多目标优化多任务进化优化任务卸载; 在线阅读下载PDF 职称材料

优化场景视角下的进化多任务优化综述被引量：1: 3; 作者赵佳伟陈雪峰 +3 位作者冯亮候亚庆朱泽轩 Ong Yew-Soon 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第5期1325-1337,共13页; 随着优化问题变得日益复杂,传统的进化算法由于计算成本高昂和适用性有限而面临挑战。为了克服这些挑战,基于知识迁移的进化多任务优化(EMTO)算法应运而生,它的核心思想是通过跨任务的知识共享,同时解决多个优化问题,旨在提高进化算法... 展开更多; 关键词进化算法进化多任务优化知识迁移复杂优化问题; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于双阶段搜索的约束进化多任务优化算法被引量：2: 4; 作者赵楷文王鹏童向荣《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第5期1415-1422,共8页; 高效地平衡算法的多样性、收敛性和可行性是求解约束多目标优化问题(CMOP)的关键;然而,复杂约束的出现给该类问题的求解带来了更大的挑战。因此,提出一种基于双阶段搜索的约束进化多任务优化算法(TEMA),通过完成两个协同进化的任务实现... 展开更多; 关键词约束多目标优化问题进化多任务优化算法双阶段进化机制进化算法约束处理技术; 在线阅读下载PDF 职称材料

多任务优化算法及应用研究综述: 5; 作者武越丁航奇 +5 位作者何昊毕顺杰江君公茂果苗启广马文萍《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第5期1338-1347,共10页; 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... 展开更多; 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于两层知识迁移的多代理多任务优化方法被引量：3: 6; 作者马慧冯翔虞慧群《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第10期203-213,共11页; 进化多任务优化是计算智能领域一个新兴的研究方向,它致力于研究通过进化算法如何同时、有效地求解多个优化问题,从而提高单独求解每个任务的性能。基于此,提出了一种基于两层知识迁移的多代理多任务优化算法(AMS-MTO),其通过在代理间... 展开更多; 关键词进化多任务优化多代理知识迁移精英个体隐式迁移; 在线阅读下载PDF 职称材料

进化迁移优化算法综述被引量：4: 7; 作者伍洲杨寒石 +2 位作者邬俊俊张海军宋晴《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期1-14,共14页; 进化算法是模拟自然界生物进化的启发式算法,具有良好的搜索能力和灵活性且广泛用于复杂优化问题的求解,但在求解过程中默认问题先验知识为零,然而由于问题很少孤立存在,解决单一任务积累的经验可迁移至其他相关任务。进化迁移优化算法... 展开更多; 关键词进化算法进化迁移优化进化多任务优化知识迁移迁移学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名代理辅助多任务进化优化引导的MPI程序路径覆盖测试用例生成: 1; 作者孙百才巩敦卫姚香娟; 机构中国矿业大学信息与控制工程学院青岛科技大学信息科学技术学院中国矿业大学数学学院; 出处《软件学报》北大核心 2025年第5期2026-2042,共17页; 基金国家自然科学基金(62302502) 中国博士后科学基金(2022M713368) +1 种基金中央高校基本科研业务费专项资金(2023QN1073)。; 文摘基于进化优化的消息传递接口(message-passing interface,MPI)程序路径覆盖测试中,进化个体适应值的评价需要反复执行MPI程序,而程序的重复执行往往需要高昂的计算成本.鉴于此,提出一种代理辅助多任务进化优化引导的MPI程序路径覆盖测试用例生成方法,该方法能够显著约减MPI程序的实际执行次数,进而提高测试效率.首先,面向MPI程序目标路径内每条目标子路径,训练相应的代理模型;然后,基于对应每条目标子路径的代理模型,估计相应测试用例生成优化任务中进化个体的适应值,并形成候选测试用例集;最后,基于候选测试用例集及其面向每条目标子路径的真实适应值,更新对应每条目标子路径的代理模型.将所提方法应用于7个基准MPI程序的基本路径覆盖测试中,并与其他若干先进方法比较.实验结果表明,所提方法能够在确保测试用例生成高有效性的前提下,显著提高测试效率.; 关键词路径覆盖测试用例生成代理辅助多任务进化优化候选测试用例集; Keywords test case generation for path coverage surrogate-assisted multi-task evolutionary optimization candidate set of test case; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于进化多任务多目标优化的边缘计算任务卸载被引量：4: 2; 作者孔珊郑玉琦; 机构郑州师范学院信息科学与技术学院天津工业大学计算机科学与技术学院; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第4期1164-1170,共7页; 基金国家自然科学基金资助项目(61972456)。; 文摘目前边缘计算卸载的主流方案是将其建模为一个多目标优化问题,即最小化能耗和延时。不同于已有研究,主要考虑边缘计算中,不同卸载区域的任务具有一定的相似性,可以利用任务的相似性加快算法的收敛速度和求解效果。以此基于进化多任务优化,提出一种进化多任务多目标优化算法求解不同区域的任务卸载问题。该算法考虑了多个独立的待优化区域,将每个区域的任务卸载系统模型建模为一个多目标优化问题。通过学习不同区域的用户分布和待处理任务的相似性来动态调节种群的交流程度,加快了收敛速度,通过一次进化,实现对两个不同区域的优化。实验结果表明,算法在收敛速度及最优解分布的均匀性上均取得较好效果,可以获得边缘计算下的卸载部署优化方案。; 关键词移动边缘计算多目标优化多任务进化优化任务卸载; Keywords mobile edge computing multi-objective optimization multi-task evolutionary optimization task offloading; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名优化场景视角下的进化多任务优化综述被引量：1: 3; 作者赵佳伟陈雪峰冯亮候亚庆朱泽轩 Ong Yew-Soon; 机构重庆大学计算机学院大连理工大学计算机科学与技术学院深圳大学计算机与软件学院南洋理工大学计算机科学与工程学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第5期1325-1337,共13页; 基金重庆市自然科学基金面上项目(CSTB2022NSCQ-MSX1285) 重庆市留学人员回国创业创新支持计划项目(cx2022084) 国家自然科学基金面上项目(62372081)。; 文摘随着优化问题变得日益复杂,传统的进化算法由于计算成本高昂和适用性有限而面临挑战。为了克服这些挑战,基于知识迁移的进化多任务优化(EMTO)算法应运而生,它的核心思想是通过跨任务的知识共享,同时解决多个优化问题,旨在提高进化算法在应对复杂优化场景的效率。全面总结了当前进化多任务优化研究的进展,与已有综述文章相比,从不同的研究视角进行深入探讨,并指出了现有文献中对优化场景视角分析的缺失。鉴于此,从优化问题的应用场景出发,对适用于进化多任务优化的场景及其基本解决策略进行了系统性的阐述,以帮助研究人员准确地根据具体应用需求选择合适的研究方法。此外,深入讨论进化多任务优化当前面临的挑战和未来的研究方向,旨在为未来的研究提供指导和启示。; 关键词进化算法进化多任务优化知识迁移复杂优化问题; Keywords evolutionary algorithm Evolutionary MultiTasking Optimization(EMTO) knowledge transfer complex optimization problem; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于双阶段搜索的约束进化多任务优化算法被引量：2: 4; 作者赵楷文王鹏童向荣; 机构烟台大学计算机与控制工程学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第5期1415-1422,共8页; 基金收国家自然科学基金资助项目(62072392,61972360) 山东省重大科技创新工程项目(2019522Y020131) +1 种基金烟台市重点实验室项目。; 文摘高效地平衡算法的多样性、收敛性和可行性是求解约束多目标优化问题(CMOP)的关键;然而,复杂约束的出现给该类问题的求解带来了更大的挑战。因此,提出一种基于双阶段搜索的约束进化多任务优化算法(TEMA),通过完成两个协同进化的任务实现多样性、收敛性和可行性之间的平衡。首先,进化过程由探索和利用两个阶段组成,分别致力于加强算法在目标空间的广泛探索能力和高效搜索能力;其次,设计一种动态约束处理策略以平衡种群中可行解的比例,从而增强算法在可行区域的探索能力;再次,提出一种回退搜索策略,利用无约束Pareto前沿所包含的信息指导算法向约束Pareto前沿快速收敛;最后,在两个基准测试集中的23个问题上进行对比实验。实验结果表明,TEMA分别在14个和13个测试问题上取得最优反世代距离(IGD)值和超体积(HV)值,体现出明显优势。; 关键词约束多目标优化问题进化多任务优化算法双阶段进化机制进化算法约束处理技术; Keywords Constrained Multi-objective Optimization Problem(CMOP) evolutionary multitasking optimization algorithm two-stage evolutionary mechanism evolutionary algorithm constraint handling technology; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多任务优化算法及应用研究综述: 5; 作者武越丁航奇何昊毕顺杰江君公茂果苗启广马文萍; 机构西安电子科技大学计算机科学与技术学院西安电子科技大学电子工程学院西安电子科技大学人工智能学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第5期1338-1347,共10页; 基金国家自然科学基金资助项目(62036006,62276200) 中国人工智能学会-华为MINDSPORE学术奖励基金资助项目。; 文摘进化多任务优化(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。; 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; Keywords Evolutionary MultiTasking Optimization(EMTO) single-population multitasking multi-population multitasking multiform task knowledge transfer; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于两层知识迁移的多代理多任务优化方法被引量：3: 6; 作者马慧冯翔虞慧群; 机构华东理工大学计算机科学与工程系上海智慧能源工程技术研究中心; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第10期203-213,共11页; 基金国家自然科学基金面上项目(62276097) 国家自然科学基金重点项目(62136003) +2 种基金上海市科技创新行动计划(21002411000)。; 文摘进化多任务优化是计算智能领域一个新兴的研究方向,它致力于研究通过进化算法如何同时、有效地求解多个优化问题,从而提高单独求解每个任务的性能。基于此,提出了一种基于两层知识迁移的多代理多任务优化算法(AMS-MTO),其通过在代理间和代理内同时进行知识迁移来达到跨域优化的目的。具体来讲,代理内的知识迁移是通过差分进化实现决策变量信息的跨维迁移,从而避免算法陷入局部最优;代理间的学习采用了隐式知识迁移和显式知识迁移两种策略。隐式知识迁移利用种群的选择性交叉来产生后代,促进遗传信息的交流;显式知识迁移是对精英个体的迁移,可以弥补隐式迁移随机性很强的缺点。为了评估两层知识迁移的多代理多任务优化方法的有效性,在8个高达100维的基准问题上进行了实证研究,同时给出了收敛证明,并将其与现有的算法进行了对比。实验结果表明,在求解单目标优化的昂贵问题时,AMS-MTO算法效率更高,性能更好,收敛速度更快。; 关键词进化多任务优化多代理知识迁移精英个体隐式迁移; Keywords Evolutionary multi-task optimization Multi-surrogate Knowledge transfer Elite individuals Implicit transfer; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名进化迁移优化算法综述被引量：4: 7; 作者伍洲杨寒石邬俊俊张海军宋晴; 机构重庆大学自动化学院哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院北京邮电大学人工智能学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期1-14,共14页; 基金国家自然科学基金(52178271) 国家重点研发计划(2022YFE0198900,2021YFF0500903)。; 文摘进化算法是模拟自然界生物进化的启发式算法,具有良好的搜索能力和灵活性且广泛用于复杂优化问题的求解,但在求解过程中默认问题先验知识为零,然而由于问题很少孤立存在,解决单一任务积累的经验可迁移至其他相关任务。进化迁移优化算法利用相关领域的知识学习和迁移,实现了更好的优化效率和性能。介绍进化迁移优化算法的基本分类,从源任务选择、知识迁移、缩小搜索空间差异、进化算法搜索、进化资源分配等5个角度出发对主流进化迁移优化算法的核心策略和优劣势进行梳理和分析。通过中国知网和WOS平台对2014年至2021年的进化迁移优化相关文献进行检索,运用知识图谱进行数据挖掘、信息处理、知识计量和图形绘制,根据进化迁移优化的发展趋势和经验分析总结了其面临的主要挑战和未来研究方向。; 关键词进化算法进化迁移优化进化多任务优化知识迁移迁移学习; Keywords Evolutionary Algorithm(EA) Evolutionary Transfer Optimization(ETO) Evolutionary Multitask Optimization(EMTO) knowledge transfer Transfer Learning(TL); 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	代理辅助多任务进化优化引导的MPI程序路径覆盖测试用例生成	孙百才巩敦卫姚香娟	《软件学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于进化多任务多目标优化的边缘计算任务卸载	孔珊郑玉琦	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2024	4	在线阅读下载PDF 职称材料
3	优化场景视角下的进化多任务优化综述	赵佳伟陈雪峰冯亮候亚庆朱泽轩 Ong Yew-Soon	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于双阶段搜索的约束进化多任务优化算法	赵楷文王鹏童向荣	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2024	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	多任务优化算法及应用研究综述	武越丁航奇何昊毕顺杰江君公茂果苗启广马文萍	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于两层知识迁移的多代理多任务优化方法	马慧冯翔虞慧群	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2023	3	在线阅读下载PDF 职称材料
7	进化迁移优化算法综述	伍洲杨寒石邬俊俊张海军宋晴	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2023	4	在线阅读下载PDF 职称材料