流形知识迁移多任务优化算法

全局局部结构双驱动

同时利用全局与局部流形结构提取搜索方向作为知识，在多任务间实现粗粒度探索与细粒度开发的协同，迁移不再盲目依赖任务间整体相似性。

Tingyu, Zhang · Xinyi, Wu · Li, Yanchi · Li, Shuijia · Gong, Wenyin Ying

IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems 2026

技术优势

迁移更精准

利用局部流形相似性进行精细开发，避免盲目迁移。

全局又局部

同时利用全局结构相似性提供方向信息，驱动跨任务广泛探索。

选源更聪明

基于局部流形相似性识别相关源任务，提升迁移效率。

基准全覆盖

在四个基准套件和三个实际应用上均优于现有最优算法。

应用场景

• 机器人多目标轨迹优化：多任务优化机器人轨迹，加速收敛至帕累托前沿。
• 人形机器人运动规划：利用流形知识迁移规划人形机器人运动，提升求解效率。
• 具身智能任务优化：优化具身智能多任务，共享流形结构提升性能。
• 机械系统多目标设计：多目标设计机械系统，利用全局局部结构平衡目标。
• 工业机器人协同作业优化：协同优化工业机器人作业，快速找到多任务帕累托解。