混合知识迁移的多任务差分演化算法
Multi-task differential evolution algorithm with hybrid knowledge transfer
1. 河北地质大学 信息工程学院, 石家庄 052161
2. 河北地质大学 河北省智能传感物联网技术工程研究中心, 石家庄 052161
摘要
多任务优化是演化计算领域的一种新型范式，针对现有算法大多迁移单一形式的知识，在面对具有不同相似性和复合关联特性的任务组合时，往往难以充分利用任务间的关联，实现有效迁移的问题，提出了一种基于混合知识迁移的多任务差分演化算法(HKT-MTDE)。该算法采用了个体和变异策略两种知识载体形式。首先，设计混合知识迁移机制：个体迁移通过传递高适应度个体的编码信息实现任务间解结构的共享；变异策略迁移收集七种差分进化变异策略的性能数据，建立策略成功率统计模型，传递高效搜索策略促进任务间优化经验的协同利用。其次，采用了自适应参数调整机制控制迁移程度，基于策略成功率和种群演化进度动态调整变异因子、交叉率和迁移概率。最后，所提算法在CEC17-MTSO和WCCI20-MTSO基准测试集上的实验结果表明，HKT-MTDE在大多数问题上优于先进的同类算法。此外，在平面运动臂控制问题上的实验，也展现了算法在实际应用场景中的优越性能。
基金项目
河北省高校科技研究项目(ZD2022083)
河北地质大学国家预研项目(KY2024YB06)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.11.0449
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第7期
发布历史
[2026-03-18] 优先出版
引用本文
王嘉旬, 李晰, 冯艳红. 混合知识迁移的多任务差分演化算法 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (7). (2026-03-24). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.11.0449. (Wang Jiaxun, Li Xi, Feng Yanhong. Multi-task differential evolution algorithm with hybrid knowledge transfer [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (7). (2026-03-24). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.11.0449. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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