进化多任务优化中知识迁移机制的研究

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随着社会发展和科学技术水平的提高,现实生活中的优化问题规模越来越庞大,搜索空间越来越复杂,求解难度也越来越大。这就使得传统的数学优化方法,如牛顿法、最速下降法、共轭梯度、凸优化等,无法对其进行有效求解。对于此类问题,进化算法凭借着操作简单、高鲁棒性、搜索力强、且不依赖求解问题信息的优点成为了一种高效的解决方案,并已被成功应用于求解许多复杂的优化问题。尽管进化算法发展至今已获得了极大的成功,但是,目前已有的大部分进化算法在求解每个优化问题时都是从“零知识”开始,而忽略了不同问题之间的相关性。在科学和工程领域中,孤立存在的优化问题并不常见,大多数优化问题之间会存在不同程度的关联。这种相关性使得优化一个问题可能会为另一个问题的优化带来有用的知识,从而加速其过程的收敛。近年来,通过将多任务学习的知识学习和迁移的思想与进化算法相结合,计算智能领域出现了一种新的求解范式——进化多任务优化。相比于已有的进化算法,进化多任务优化算法的特点在于同时优化两个或两个以上的问题,并共享和迁移相关问题之间的有用知识,从而加速算法的收敛速度。在进化多任务优化算法中,如何设计有效的知识迁移机制从而实现不同任务间知识迁移的自适应控制,是提升算法性能的关键问题。目前,面向进化多任务算法的知识迁移机制的研究主要存在以下两个方面的不足:(1)不同问题间的知识迁移方式具有过多的随机性,忽略了迁移的知识的有效性,缺少有效的知识迁移引导机制;(2)不同任务的种群信息利用不够充分,忽略了不同类型的种群信息对于迁移过程的不同影响,缺少有效的迁移知识利用机制。基于以上的分析,本文从迁移知识的有效性、层次性和互补性的角度出发,提出了三种新型的知识迁移机制,旨在完善进化多任务优化算法的知识迁移机制,提升进化多任务优化算法的求解性能。本文的主要工作可以归纳为以下三个方面:(1)提出了一种基于自适应选择模拟的知识迁移机制。该机制通过考虑多任务优化算法中的选择模拟操作对算法性能的影响,分析进化过程中迁移的知识的有效性,设计了一种用于选择模拟操作的参数自适应调整方法,从而充分利用种群信息引导不同任务间的知识迁移。(2)提出了一种基于问题相关度评估的多层次知识迁移机制。在该机制中,利用种群分布信息设计了一种用于问题相关度评价的方法,并根据进化过程中问题间相关度的变化情况,从个体和种群两个层次引入了两种不同的知识迁移方式,从而实现了对不同任务间的知识迁移强度的自适应控制。(3)提出了一种基于多类型知识集成的知识迁移机制。基于不同类型的知识对于多任务进化过程的影响不一样,该机制同时集成了多种不同类型的种群知识,从而为每个任务构建一个多类型知识库,并设计了一种自适应知识类型选择策略用于为算法的不同进化阶段选择合适的迁移知识。本文通过大量的仿真实验证明了所提出的三种新型的知识迁移机制的可行性,并确定所提出的三种知识迁移机制可以有效地缓解进化多任务优化算法在知识迁移方式和种群信息利用方式上的不足,从而提升了进化多任务优化算法求解复杂问题的性能。
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