大规模交通流优化
针对大规模多目标空中交通流量管理问题，提出一种新型协同进化框架，结合模糊分解和动态资源分配，显著提升调度优化效果。
Guo, Tong · Mei, Yi · 唐珂 · Du, Wenbo
IEEE Transactions on Evolutionary Computation 2023
在相同适应度评估次数下，算法在所有基准实例上均显著优于现有先进方法，直接提高调度方案质量。
利用时空相关性将大规模问题拆分为小型子组件，使协同进化框架能够高效处理大规模实例。
基于贡献的概率性资源分配机制自动为不平衡的子组件分配计算资源，避免浪费。
基于真实空中交通数据构建不同规模的测试套件，使评估结果更贴近实际应用。