动态多目标优化问题进化求解理论与方法

      2019年10月15日上午，中国矿业大学巩敦卫教授受我校邀请，在工科楼201会议室给大家带来了一场主题为 “动态多目标优化问题进化求解理论与方法”的学术报告会。报告由信息工程学院邹娟教授主持，另外信息工程学院姜新文、唐欢容、范朝东老师以及相关课题方向的研究生到场聆听。
      动态多目标优化问题普遍存在于路径规划、货物装箱、车间调度、产品设计、日化品配方、电梯群调度、电力生产力运输和系统辨识等诸多领域中。优化问题的三要素不外乎于决策变量、约束条件和目标函数，围绕这三个要素存在不同的求解难度。常用的已有方法，即环境检测加响应机制，在求解这类问题方面仍面临很大的挑战，而预测-响应机制与进化优化结合是目前求解该类问题的可行途径。巩老师此次汇报的主要内容从多方向预测方法、多模型预测方法，以及优化问题含有区间参数的相应处理方法三方面展开。其中基于多时刻优化解预测问题Pareto前沿变化的机理而提出的多方向预测方法，在IGD对比实验和预测准确性方面显著优于其他算法。而对于多数动态优化问题，嵌入多模型预测方法之后能够显著提升算法的动态处理能力，并精确预测变化类型。当动态遇到区间参数时，变化相应的策略分为区间相关解分量预测和区间无关解分量预测，巩敦卫教授团队所提出的算法在一系列动态测试问题上的性能表现为超体积大而不确定度小，故而算法所产生的的Pareto前端具有良好的收敛性和分布性。

       最后巩敦卫教授指出了需要进一步研究的问题，包括动态约束多目标进化优化、多模态动态进化优化，以及理论与方法在水下传感器网络设计、海水养殖筏架布局等多领域的应用。巩敦卫教授的报告深入浅出，详细的诠释了团队的最新研究成果，针对在场老师和同学们的提出的问题，也都一一给出了精辟的解答，大家受益匪浅，会后老师们一同在工科楼门前合影。