计算机工程

作者：伍洲, 杨寒石, 邬俊俊, 张海军, 宋晴

单位：1. 重庆大学 自动化学院, 重庆 400044;2. 哈尔滨工业大学(深圳) 计算机科学与技术学院, 广东 深圳 518055;3. 北京邮电大学 人工智能学院, 北京 100876

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

基金：国家自然科学基金（52178271）；国家重点研发计划（2022YFE0198900，2021YFF0500903）。

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。

来源：2023年第1期

《计算机工程》期刊编辑部

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