竞争性知识迁移方法

即插即用加速寻优

让源任务解与目标解直接竞争，胜者才做真实评估，从而打破代理辅助搜索的冷启动困境。

Xue, Xiaoming · Hu, Yao · 冯亮 · Kai, Zhang · 宋林琦 · Kay Chen, Tan

IEEE Transactions on Evolutionary Computation 2024

技术优势

无需改算法

该方法以即插即用方式融入各类代理辅助进化算法，无需针对特定代理模型调整。

起始即有方向

源任务优化解直接参与目标问题候选解竞争，避免从零开始的冷启动搜索。

有理论保证

给出了知识竞争带来的收敛增益下界，强化了顺序迁移优化的理论基础。

实测可加速

在基准问题及石油工业实际应用上验证了方法有效性，源代码公开便于复现。

应用场景

• 代理辅助优化：为代理辅助优化提供跨任务知识迁移，加速收敛。
• 工程优化：可嵌入工程优化流程，减少昂贵仿真或实验次数。
• 工业优化：在石油工业实际问题上验证，支撑工业场景高效寻优。