近日，我校电气与信息工程学院复杂系统与智能控制团队李飞副教授在国际权威期刊发表控制科学与工程领域多目标优化方向最新研究成果。

（RMOEA-SA算法流程）

（TP1测试问题实验结果对比）

针对鲁棒多目标优化问题求解过程中计算成本高的难题，团队提出了代理模型辅助的鲁棒多目标进化算法。通过引入RBF代理模型预测扰动邻域内采样点适应度值，根据代理模型预测邻域内采样点目标值与候选解目标值之间的欧氏距离之和，设计了鲁棒距离度量指标，将鲁棒多目标优化问题转化为高维多目标优化问题进行求解，综合权衡算法的最优性与鲁棒性。实验结果表明，所提算法在收敛性、分布性与鲁棒性上均优于对比算法，验证了算法的效率和效果。研究成果发表在《IEEE Transactions on Cybernetics》（IF：10.5，Top期刊）。我校为论文第一完成单位，李飞副教授为论文第一作者，西湖大学金耀初教授为论文通讯作者。

（PIGA算法环境选择）

（PIGA与其他对比算法在ZDT4测试问题上的实验结果）

针对传统偏好多目标优化算法在复杂决策场景中难以确定偏好区域的问题，团队提出了一种基于偏好距离度量指标的偏好多目标优化算法。该算法通过利用决策者提供的偏好点和角度信息，结合方向角与坐标变换构建偏好模型，确定偏好区域；基于偏好距离和惩罚距离设计偏好指标，引导算法在决策者偏好区域内搜索最优解集。实验结果表明，所提算法能有效应对偏好变化，协助决策者找到偏好最优解。相关研究成果发表在《Swarm and Evolutionary Computation》（IF：8.5，Top期刊）。我校为论文第一完成单位，李飞副教授为论文第一作者，南京信息工程大学巩在武教授为论文通讯作者。

上述研究得到了国家自然科学基金、安徽省自然科学基金、安徽省高校自然科学基金、安徽省高校中青年教师培养行动优秀青年教师培育项目、安徽省低碳冶金与固废资源化重点实验室和复杂系统多学科管理与控制安徽重点实验室开放课题等项目资助。

论文链接：

https://ieeexplore.ieee.org/document/11372914

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2210650225003268

（撰稿：李清莲 审核：程木田 郑近德 张苒 黄敏）