跨任务知识迁移
通过外部采样为进化策略引入域和形状两类知识，在避免负迁移的同时提升多任务优化的正迁移效果。
Li, Yanchi · Gong, Wenyin Ying · Li, Shuijia
IEEE Transactions on Evolutionary Computation 2023
通过外部采样将源任务解引入目标分布，避免直接修改分布参数，从而减小分布适应误差。
自适应控制外部样本数量，在任务相似度低时减少迁移，避免收敛困难。
同时利用域知识和形状知识，从最优解位置和函数形态两方面提升正迁移效果。
提出的边界约束处理技术可同时适用于无约束和约束优化环境，扩展了方法适用范围。