日前，鄭州大學(xué)電氣工程學(xué)院梁靜教授團(tuán)隊(duì)在約束多目標(biāo)優(yōu)化領(lǐng)域取得系列重要進(jìn)展，相關(guān)成果分別發(fā)表在國(guó)際一流期刊《IEEE Transactions on Evolutionary Computation》《IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems》 《Swarm and Evolutionary Computation》之上，鄭州大學(xué)為第一單位和通訊單位。

約束多目標(biāo)優(yōu)化問題廣泛存在于科學(xué)研究和工程實(shí)踐中，解決這類問題需要同時(shí)優(yōu)化多個(gè)沖突的目標(biāo)函數(shù)和滿足不同的約束條件。梁靜教授團(tuán)隊(duì)提出了多種平衡約束和目標(biāo)的進(jìn)化優(yōu)化算法，在標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)取得較好的表現(xiàn)，有良好的實(shí)際應(yīng)用前景。

團(tuán)隊(duì)提出了基于進(jìn)化多任務(wù)的約束多目標(biāo)優(yōu)化框架，以降低約束造成的搜索難度。該框架把尋找部分約束子集當(dāng)作輔助任務(wù)，從而把約束多目標(biāo)問題轉(zhuǎn)換為多任務(wù)優(yōu)化問題。另外，設(shè)計(jì)了匹配性方法動(dòng)態(tài)遷移有效的知識(shí)，以完成高質(zhì)量的知識(shí)遷移。文章發(fā)表在期刊《IEEE Transactions on Evolutionary Computation》，電氣工程學(xué)院2021級(jí)博士生喬康加為第一作者，梁靜教授為通訊作者（全文鏈接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9690609）。

團(tuán)隊(duì)提出了動(dòng)態(tài)選擇偏好輔助的約束多目標(biāo)差分進(jìn)化算法，通過對(duì)每個(gè)個(gè)體的選擇偏好從目標(biāo)函數(shù)適當(dāng)?shù)剞D(zhuǎn)移到約束條件，以達(dá)到動(dòng)態(tài)平衡約束和目標(biāo)信息之間的利用平衡。文章發(fā)表在期刊《IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems》，于坤杰副教授為第一作者，梁靜教授為通訊作者（全文鏈接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9373401）。

團(tuán)隊(duì)提出了基于目的導(dǎo)向的兩階段搜索框架，第一階段致力于收斂性和多樣性的平衡，第二階段致力于多樣性和可行性的平衡。兩個(gè)階段動(dòng)態(tài)地平衡了收斂性、多樣性和可行性，以最終獲得收斂性和多樣性均較好的可行Pareto前沿。文章發(fā)表在期刊《Swarm and Evolutionary Computation》，于坤杰副教授為第一作者，梁靜教授為通訊作者（全文鏈接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S2210650220304521）。

以上研究得到了國(guó)家自然科學(xué)基金、國(guó)家博士后基金、河南省高校創(chuàng)新人才項(xiàng)目等資助。