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2025-07-26 发布于中国
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知识迁移的多目标进化多任务优化算法研究

摘要

在当下的人工智能与计算机科学领域中，面对多任务和多变目标的复杂场景，传统算法常遭遇难以全面优化的挑战。本文提出了一种基于知识迁移的多目标进化多任务优化算法（MK-MEMOA），旨在解决这一难题。该算法通过知识迁移机制，有效整合不同任务间的信息，实现多目标的同时优化。本文首先概述了算法的背景与意义，接着详细介绍了算法的原理、方法、实验及结果分析，最后总结了研究成果及未来展望。

一、引言

随着信息技术的快速发展，多任务和多目标优化问题在人工智能、机器学习、云计算等多个领域日益凸显其重要性。这些场景中，传统的单目标优化算法往往难以同时满足多个目标的最优化