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    信控學院博士研究生榮淼在動態多目標進化優化方面再次取得重要研究進展

    發布者:潘春德發布時間:2019-07-08瀏覽次數:10

    最近,我校信控學院博士研究生榮淼與鞏敦衛教授等合作,在國際頂級期刊《IEEE Transactions on Evolutionary Computation》上發表題為“A Multi-Model Prediction Method for Dynamic Multi-Objective Evolutionary Optimization”的學術論文,報告了基于多模型預測方法解決動態多目標優化問題的最新研究成果。

    動態多目標優化問題普遍存在于工業生產與生活中,因目標函數、約束條件等隨時間變化,該問題的求解難度遠大于多目標優化問題和動態單目標優化問題,對優化方法追蹤最優解的速度和精準度提出更高的要求。論文通過種群在問題變化后的進化趨勢,判斷變化類型,并給出相應的最優解預測方法;通過在微粒群優化中引入上述預測方法,提高微粒群優化尋找動態多目標優化問題最優解的速度和精準度。主要貢獻包括:

    1. 提出多模型預測策略,為優化算法提供盡可能靠近甚至覆蓋變化后問題最優解集的初始種群;

    2. 建立問題變化方式與預測模型之間的聯系,針對每一變化類型,給出有針對性的搜索范圍,同時引入多樣性保持,實現搜索和開發的合理平衡;

    3. 提出變化問題的集合覆蓋測度,量化不同優化方法所得最優解集的支配程度。

    據悉,榮淼于2016年9月開始攻讀控制理論與控制工程專業博士學位,主要從事多目標進化優化研究。該成果是她繼去年在《IEEE Transactions on Cybernetics》上發表高水平學術論文之后,取得的又一高顯示度研究成果?!禝EEE Transactions on Evolutionary Computation》是計算機科學領域具有重要影響力的學術期刊,最新影響因子8.508,多年來連續位居中科院和JCR一區。

    論文信息:

    Title: A Multi-Model Prediction Method for Dynamic Multi-Objective Evolutionary Optimization

    Authors: Miao Rong, Dunwei Gong, Witold Pedrycz, Ling Wang

    Source: DOI: 10.1109/TEVC.2019.2925358

    Link: https://ieeexplore.ieee.org/document/8747344

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