多任务辅助进化算法

约束多模态优化更均衡

通过三任务框架与空间平衡选择，实现约束多模态多目标优化中约束、目标与解的多样性之间的平衡。

Zheng, Tianzi · 刘建昌 · Yaochu, Jin · Liu, Yuanchao

IEEE Transactions on Evolutionary Computation 2024

技术优势

三个平衡一次搞定

通过主任务处理原始问题，两个辅助任务传递知识，空间平衡选择机制确保解的多样性，从而同时实现约束与目标、探索与利用、决策空间与目标空间多样性的平衡。

比现有算法更优

在31个测试问题和一个实际应用上与7种先进算法比较，结果表明CMMO-MTA在求解CMMOPs方面表现优越。

应用场景

• 机械工程优化：解决机械设计中带约束的多目标优化问题，同时找到多个等价最优解。
• 机器人路径规划：在满足避障等约束下，规划出多条等效最优路径供选择。
• 农业资源分配：在资源限制下优化农业资源配置，提供多种等效分配方案。
• 物联网资源调度：在物联网资源约束下调度任务，给出多个等效最优调度方案。