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湖南日報·新湖南客戶端 2025-05-19 15:30:24
湖南日報·新湖南客戶端5月19日訊（通訊員 劉元）近期，湘潭大學計算機學院鄒娟教授領銜的智能系統(tǒng)優(yōu)化團隊連續(xù)在人工智能領域國際頂級期刊《IEEE進化計算學報》上，發(fā)表動態(tài)多目標優(yōu)化論文。
IEEE TEVC是人工智能領域極具權威的國際頂級期刊，專注于進化計算理論、算法及其應用的前沿研究，在CiteScore排名中位列第2位，錄用率僅為10%左右。在導師鄒娟指導下，博士生侯章祿與碩士生龔泉分別在該期刊發(fā)表了題為《動態(tài)多目標優(yōu)化中的混合模型知識轉移》和《基于多中心預測的動態(tài)約束多目標優(yōu)化增強》的高質量學術論文，充分展現(xiàn)團隊在人工智能算法研究領域的深厚實力與創(chuàng)新活力。
論文《動態(tài)多目標優(yōu)化中的混合模型知識轉移》聚焦于環(huán)境變化不規(guī)則的動態(tài)多目標優(yōu)化問題（DMOP），創(chuàng)新性地提出基于自適應高斯混合模型的知識遷移策略（KTMM）。通過有效地捕獲多個歷史環(huán)境中的關鍵知識，并實現(xiàn)跨環(huán)境的知識遷移，生成適應新環(huán)境的優(yōu)質初始種群，從而顯著增強了算法在面對不規(guī)則環(huán)境變化時的適應能力。同時，針對當前動態(tài)多目標優(yōu)化測試集在環(huán)境變化不規(guī)則性測試方面的空白，論文提出了一種可控不規(guī)則變化機制。這一改進不僅豐富了測試集的多樣性，更為領域內算法設計提供了更為全面和更具挑戰(zhàn)性的評估基準。
論文《基于多中心預測的動態(tài)約束多目標優(yōu)化增強》在夏翌彰博士的共同指導下完成，創(chuàng)新性地開發(fā)了多中心預測策略（FCP），該策略在罰函數(shù)空間實施聚類分析，借助中心遷移精準預測新環(huán)境下的Pareto最優(yōu)集分布特征，并巧妙設計基于中心距離的種群生成機制，在確保快速收斂的同時，有效維持種群多樣性，顯著提升了算法在復雜動態(tài)環(huán)境下的優(yōu)化性能。
責編：胡孟婷
一審：胡孟婷
二審：蔣睿
三審：顏石敦
來源：湖南日報·新湖南客戶端
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