基于进化多任务的稀疏大规模多目标优化 被引量：1

1

作者 梁正平 王侃 +2 位作者 周倩 王继刚 朱泽轩 《计算机学报》 北大核心 2025年第2期358-380,共23页

稀疏大规模多目标优化存在稀疏位置探测困难、搜索空间巨大等诸多挑战,现有为数不多的稀疏大规模多目标优化算法在稀疏位置的探测准确率和非零决策变量的优化程度方面尚存在较大提升空间.为进一步提升稀疏大规模多目标优化的性能,本文... 稀疏大规模多目标优化存在稀疏位置探测困难、搜索空间巨大等诸多挑战,现有为数不多的稀疏大规模多目标优化算法在稀疏位置的探测准确率和非零决策变量的优化程度方面尚存在较大提升空间.为进一步提升稀疏大规模多目标优化的性能,本文从辅助任务构建与优化、辅助任务重新初始化、知识迁移等三个方面,提出了基于进化多任务优化的稀疏大规模多目标优化算法(Evolutionary Multi-Task for Sparse Large-scale Multi-objective Op⁃timization,SLMO-EMT).其中,辅助任务构建与优化方面,基于主任务精英解的稀疏分布,采用两种不同的方式对决策变量的搜索空间进行限定,构建分别用于对稀疏位置和非零决策变量进行降维优化的两个辅助任务.辅助任务重新初始化方面,根据辅助任务在历史迭代中的知识迁移效果,对其搜索空间和当前种群进行更新,以使辅助任务可持续促进主任务的进化.知识迁移方面,首先基于轮询方式和各辅助任务的知识迁移概率,挑选用于知识迁移的辅助任务,再基于相似度挑选适合的知识受体,最后在子代生成过程中采用迁移知识引导的局部交叉,借助辅助任务的知识促进主任务的进化.为验证SLMO-EMT的性能,将其与8个先进的稀疏大规模多目标优化算法在1000-10000维的32个基准测试实例,以及8个应用测试实例上进行对比,实验结果表明SLMO-EMT对于稀疏大规模多目标优化问题的求解具有明显的竞争优势.SLMO-EMT的源代码已在Github上公开:https://github.com/CIA-SZU/WK. 展开更多

关键词 稀疏大规模多目标优化 进化多任务 辅助任务 知识迁移

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优化场景视角下的进化多任务优化综述 被引量：1

2

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... 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。 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

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基于双阶段搜索的约束进化多任务优化算法 被引量：2

3

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... 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。 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

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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

4

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... 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。 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

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基于进化多任务的边缘计算服务部署和任务卸载 被引量：9

5

作者 蔡星娟 郭彦亨 +1 位作者 赵天浩 张文生 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第7期1-9,共9页

服务部署和任务卸载是边缘计算面临的两大挑战,但目前在边缘环境下都是对任务卸载这一单一问题的求解,较少考虑服务部署问题。由于服务部署与任务卸载是高度耦合的,只考虑其中一个问题具有局限性,会造成资源的浪费及较大的时延,从而影... 服务部署和任务卸载是边缘计算面临的两大挑战,但目前在边缘环境下都是对任务卸载这一单一问题的求解,较少考虑服务部署问题。由于服务部署与任务卸载是高度耦合的,只考虑其中一个问题具有局限性,会造成资源的浪费及较大的时延,从而影响用户的体验感。此外,传统的进化算法不能同时处理多个单目标或多目标优化任务。为解决上述问题,构建一个多任务多目标模型,将每个优化问题视作一个任务,并针对该模型提出一种改进的基于多因子优化的进化多任务算法,通过引入位置更新策略来增加搜索种群的多样性,并在此基础上设计改进选型交配方法,提高后代个体的质量。仿真实验结果表明,与多目标算法对比,该算法在SP、Span、PD等多个指标上均有较好的表现,明显提高了算法收敛性能,大幅加快了求解速度,整体系统性能提高了11.4%。 展开更多

关键词 移动边缘计算 服务部署 任务卸载 进化多任务算法 多目标优化

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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

6

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... 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. 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

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动态任务构建的多任务算法求解MOVRPTW问题

7

作者 王宇东 武燕 《西安电子科技大学学报》 北大核心 2025年第3期242-256,共15页

带时间窗的多目标车辆路径问题(MOVRPTW)是一个重要且具有挑战性的物流问题。进化多任务算法(EMT)是一种通过任务间知识迁移提升算法寻优能力的新颖方法。文中提出一种动态构造辅助任务的方法,旨在增强任务间的知识迁移效果,从而提高原... 带时间窗的多目标车辆路径问题(MOVRPTW)是一个重要且具有挑战性的物流问题。进化多任务算法(EMT)是一种通过任务间知识迁移提升算法寻优能力的新颖方法。文中提出一种动态构造辅助任务的方法,旨在增强任务间的知识迁移效果,从而提高原始任务的寻优能力。文中采用动态更换辅助任务的思想改进多任务优化算法求解MOVRPTW问题,期望算法在任务间能持续提供有效的知识迁移。在算法的迭代过程中,当辅助任务不能提供有效迁移时,依据当前原始任务的非劣解的分布信息动态更换辅助任务以探索未搜索的方向,为提供更有效的知识迁移提供可能性。同时设计了从辅助任务到原始任务及原始任务到辅助任务的两种知识迁移方法来提高算法的的寻优能力。通过在大量标准测试算例上的仿真验证表明所提算法能够持续提供有效的知识迁移,显著提高EMT算法的寻优能力,为解决MOVRPTW问题提供了新的有效途径。 展开更多

关键词 动态辅助任务 进化多任务算法 知识迁移 MOVRPTW问题

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多任务优化算法及应用研究综述

8

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... 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。 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

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基于多目标多任务进化算法的含可再生能源混合发电系统优化调度 被引量：11

9

作者 查永星 吴婷 +3 位作者 彭建春 王贵斌 高羿晨 梁博淼 《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第1期70-78,共9页

可再生能源发电的快速发展为电力系统的安全和经济运行带来了新的挑战。在此背景下,构建了能够计及火电阀点效应非线性,风电、光伏发电系统出力不确定性和水电一次能源浪费的多目标优化调度模型。假设风速服从Weibull分布、光照服从Bet... 可再生能源发电的快速发展为电力系统的安全和经济运行带来了新的挑战。在此背景下,构建了能够计及火电阀点效应非线性,风电、光伏发电系统出力不确定性和水电一次能源浪费的多目标优化调度模型。假设风速服从Weibull分布、光照服从Beta分布的前提下,含可再生能源混合发电系统优化模型综合考虑了能源利用、环境保护、成本以及损耗等限制因素。在此基础上,创新的引入了多目标多任务进化算法,同时优化多个任务的多个目标,并行处理多个发电系统的优化调度问题,从而大幅提高了搜索速度。仿真算例采用标准IEEE30节点和IEEE118节点系统,验证了该算法在解决多目标多任务多电源发电系统优化问题时的优越性。 展开更多

关键词 多能源发电系统 多目标多任务进化算法 帕累托前沿

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快速负荷波动下支持最优潮流的进化型多任务处理架构（英文）

10

作者 L. P. M. I. Sampath Abhishek Gupta +1 位作者 Yew-Soon Ong H. B. Gooi 《南方电网技术》 北大核心 2017年第10期103-114,共12页

电力系统运行规划主要使用以小时为单位运行的机组组合。目前,可再生能源在用户侧的渗透率越来越高,导致电力系统负荷产生巨大波动。因此,为了维持电力系统运行的经济性和安全需求、确保电力供应的可靠性,我们有必要进行以小时为间隔的... 电力系统运行规划主要使用以小时为单位运行的机组组合。目前,可再生能源在用户侧的渗透率越来越高,导致电力系统负荷产生巨大波动。因此,为了维持电力系统运行的经济性和安全需求、确保电力供应的可靠性,我们有必要进行以小时为间隔的最优潮流计算,并且考虑各种可能情况。传统的元启发法比较适合解决最优潮流问题,但是由于耗时太长,实际上并不实用。为此,本文提出了一种进化型多任务处理架构,根据不同负荷需求并行处理多个最优潮流问题。仿真结果表明该架构极大地提升了进化算法在最优潮流问题的利用率,与正统进化算法相比具有更快的计算速度。 展开更多

关键词 进化算法 进化型多任务处理 元启发 最优潮流

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基于两层知识迁移的多代理多任务优化方法 被引量：3

11

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... 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。 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

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基于协方差矩阵调整的多目标多任务优化算法 被引量：4

12

作者 邱鸿辉 刘海林 陈磊 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第8期306-312,共7页

多任务进化(EMT)是进化计算领域的一个新兴研究方向,区别于传统的单任务搜索算法,EMT通过在任务间传递有用知识,对多个任务同时实施进化搜索,以提升多个任务的收敛性能。目前,大多数进化算法只考虑了知识迁移而忽略了任务间的联系。提... 多任务进化(EMT)是进化计算领域的一个新兴研究方向,区别于传统的单任务搜索算法,EMT通过在任务间传递有用知识,对多个任务同时实施进化搜索,以提升多个任务的收敛性能。目前,大多数进化算法只考虑了知识迁移而忽略了任务间的联系。提出一种多目标多任务优化算法,结合迁移学习的思想,采用任务间种群的协方差矩阵差异表示任务间种群分布特征差异,使用任务间种群均值的距离表示任务间种群的分布距离,并通过任务间种群的分布特征差异和分布距离表示任务间的相似度。对于某个目标任务,将其最相似任务中的解集实施K最近邻分类,以筛选出对目标任务有价值的解,并使其迁移到目标任务中。实验结果表明,与EMTSD、MaTEA、MO-MFEA-II等多目标多任务优化算法相比,所提算法具有较佳的收敛性能,平均运行效率约提高了66.62%。 展开更多

关键词 多目标多任务优化 进化算法 多任务进化 迁移学习 协方差矩阵

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进化迁移优化算法综述 被引量：4

13

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... 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。 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

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基于多因子粒子群的高维数据特征选择算法 被引量：6

14

作者 林炜星 王宇嘉 +1 位作者 陈万芬 梁海娜 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第22期199-207,共9页

特征选择是机器学习和数据挖掘领域中一项重要的数据预处理技术,它旨在最大化分类任务的精度和最小化最优子集特征个数。运用粒子群算法在高维数据集中寻找最优子集面临着陷入局部最优和计算代价昂贵的问题,导致分类精度下降。针对此问... 特征选择是机器学习和数据挖掘领域中一项重要的数据预处理技术,它旨在最大化分类任务的精度和最小化最优子集特征个数。运用粒子群算法在高维数据集中寻找最优子集面临着陷入局部最优和计算代价昂贵的问题,导致分类精度下降。针对此问题,提出了基于多因子粒子群算法的高维数据特征选择算法。引入了进化多任务的算法框架,提出了一种两任务模型生成的策略,通过任务间的知识迁移加强种群交流,提高种群多样性以改善易陷入局部最优的缺陷;设计了基于稀疏表示的初始化策略,在算法初始阶段设计具有稀疏表示的初始解,降低了种群在趋向最优解集时的计算开销。在6个公开医学高维数据集上的实验结果表明,所提算法能够有效实现分类任务且得到较好的精度。 展开更多

关键词 高维数据 特征选择 进化多任务 粒子群算法(PSO)

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适于无线可充电传感网络的节点优化部署 被引量：4

15

作者 史伟光 李耀辉 王山川 《天津工业大学学报》 CAS 北大核心 2021年第2期64-73,共10页

针对现有无线可充电传感网络的节点优化部署方法中存在的收信能量估计模型未考虑实际商用天线的定向辐射特征、优化目标未考虑节点部署方式对定位精度和覆盖程度的影响、节点部署方法寻优精度有待进一步提升等问题,研究适于无线可充电... 针对现有无线可充电传感网络的节点优化部署方法中存在的收信能量估计模型未考虑实际商用天线的定向辐射特征、优化目标未考虑节点部署方式对定位精度和覆盖程度的影响、节点部署方法寻优精度有待进一步提升等问题,研究适于无线可充电传感网络的新型节点优化部署方法。以精确估计收信能量为目标,提出基于双偶极子天线的收信能量估计模型;提出传感节点失活时间、普通节点定位精度、普通节点覆盖程度的评价方法,完成优化目标函数的构建;提出融合信息正迁移机制的多任务进化算法,求解优化目标函数,通过优化部署传感节点的位置实现节点失活时间最小化、定位精度最大化、覆盖程度最大化。仿真结果显示:当普通节点数为36时,相比于传统单任务进化算法,本文算法的节点失活时间降低了32%,定位精度提高了23.5%,节点覆盖程度提高了12%。 展开更多

关键词 无线可充电传感器网络 偶极子天线 定位精度 覆盖程度 多任务进化

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