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Collaborative knowledge transfer-based multiobjective multitask particle swarm optimization
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AI
DOI：10.1016/j.swevo.2025.102115.png)
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摘要
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进化多任务优化（EMTO）已成为一种新兴的优化范式，通过利用知识迁移来并行处理多个不同的优化问题。然而，大多数现有的EMTO算法仅关注在搜索空间中促进知识迁移以处理多个优化任务，而忽略了目标空间中潜在的关系问题，这可能导致知识迁移性能下降，尤其是在多目标EMTO中。为解决此问题，本文设计了一种基于协作知识迁移的多目标多任务粒子群优化算法（CKT-MMPSO）。首先，引入CKT-MMPSO方案，综合挖掘不同空间的知识以解决多个优化问题，从而有效实施知识迁移以提高解的质量。其次，开发了一种双空间知识推理方法，充分利用搜索空间中的种群分布信息和目标空间中的粒子进化信息，以获取搜索空间知识和目标空间知识，辅助知识迁移。第三，设计了一种基于信息熵的协作知识迁移机制，以平衡收敛性和多样性，使知识迁移模式能够在不同进化阶段自适应执行，生成有前景的解。最后，将CKT-MMPSO应用于一些基准问题以验证其有效性。此外，与其他最先进算法相比，多项实验表明CKT-MMPSO能够实现理想的性能。
Keyword:
multiobjective optimization
evolutionary multitask optimization
knowledge transfer
particle swarm optimization
collaborative learning
期刊
IF:
8.5
论文数:
2.2K
被引数:
1.0W
机构
引用论文
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