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湖南日?qǐng)?bào)·新湖南客戶(hù)端5月19日訊（通訊員 劉元）近期，湘潭大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院鄒娟教授領(lǐng)銜的智能系統(tǒng)優(yōu)化團(tuán)隊(duì)連續(xù)在人工智能領(lǐng)域國(guó)際頂級(jí)期刊《IEEE進(jìn)化計(jì)算學(xué)報(bào)》上，發(fā)表動(dòng)態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化論文。

IEEE TEVC是人工智能領(lǐng)域極具權(quán)威的國(guó)際頂級(jí)期刊，專(zhuān)注于進(jìn)化計(jì)算理論、算法及其應(yīng)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(dǎo)師鄒娟指導(dǎo)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(dòng)態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化中的混合模型知識(shí)轉(zhuǎn)移》和《基于多中心預(yù)測(cè)的動(dòng)態(tài)約束多目標(biāo)優(yōu)化增強(qiáng)》的高質(zhì)量學(xué)術(shù)論文，充分展現(xiàn)團(tuán)隊(duì)在人工智能算法研究領(lǐng)域的深厚實(shí)力與創(chuàng)新活力。

論文《動(dòng)態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化中的混合模型知識(shí)轉(zhuǎn)移》聚焦于環(huán)境變化不規(guī)則的動(dòng)態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題（DMOP），創(chuàng)新性地提出基于自適應(yīng)高斯混合模型的知識(shí)遷移策略（KTMM）。通過(guò)有效地捕獲多個(gè)歷史環(huán)境中的關(guān)鍵知識(shí)，并實(shí)現(xiàn)跨環(huán)境的知識(shí)遷移，生成適應(yīng)新環(huán)境的優(yōu)質(zhì)初始種群，從而顯著增強(qiáng)了算法在面對(duì)不規(guī)則環(huán)境變化時(shí)的適應(yīng)能力。同時(shí)，針對(duì)當(dāng)前動(dòng)態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化測(cè)試集在環(huán)境變化不規(guī)則性測(cè)試方面的空白，論文提出了一種可控不規(guī)則變化機(jī)制。這一改進(jìn)不僅豐富了測(cè)試集的多樣性，更為領(lǐng)域內(nèi)算法設(shè)計(jì)提供了更為全面和更具挑戰(zhàn)性的評(píng)估基準(zhǔn)。

論文《基于多中心預(yù)測(cè)的動(dòng)態(tài)約束多目標(biāo)優(yōu)化增強(qiáng)》在夏翌彰博士的共同指導(dǎo)下完成，創(chuàng)新性地開(kāi)發(fā)了多中心預(yù)測(cè)策略（FCP），該策略在罰函數(shù)空間實(shí)施聚類(lèi)分析，借助中心遷移精準(zhǔn)預(yù)測(cè)新環(huán)境下的Pareto最優(yōu)集分布特征，并巧妙設(shè)計(jì)基于中心距離的種群生成機(jī)制，在確?？焖偈諗康耐瑫r(shí)，有效維持種群多樣性，顯著提升了算法在復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境下的優(yōu)化性能。

責(zé)編：胡孟婷

一審：胡孟婷

二審：蔣睿

三審：顏石敦

來(lái)源：湖南日?qǐng)?bào)·新湖南客戶(hù)端