计算机工程

作者：邱鸿辉, 刘海林, 陈磊

单位：广东工业大学 应用数学学院, 广州 510520

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

基金：国家自然科学基金（62006044）；广东省科技计划项目（2021A0505110004）；广东省自然科学基金（2022A1515010130）。

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%。

来源：2022年第8期

《计算机工程》期刊编辑部

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