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🔥 内容介绍
一、核心概念：动态多目标优化、迁移学习与 CEC2015 测试集适配性
1.1 动态多目标优化（DMOP）的核心挑战
动态多目标优化问题（Dynamic Multi - Objective Optimization Problems, DMOPs）是指目标函数、约束条件或决策空间随时间（环境迭代）动态变化的优化问题，其核心挑战远超静态多目标优化：
- 跟踪帕累托前沿（PF）动态变化：环境变化后，原有的帕累托最优解可能失效，需快速定位新环境下的 PF，避免算法收敛到过时的最优区域；
- 平衡收敛性与多样性：静态算法（如 NSGA - II）易在环境突变后陷入局部最优，而动态场景下需在 “快速收敛到新 PF” 与 “维持解的多样性以覆盖 PF 变化范围” 之间找到平衡；
- 计算资源高效利用：每次环境变化后重新初始化种群会浪费大量计算资源，需利用历史优化信息加速新环境下的搜索。
CEC2015 测试集包含 12 个典型 DMOPs（如 DF1 - DF12），涵盖线性 PF 变化（如 DF1，PF 随时间线性平移）、非线性 PF 变化（如 DF6，PF 随时间扭曲）、约束动态变化（如 DF10，约束边界随迭代调整）等场景，是验证动态多目标算法性能的权威基准。
1.2 迁移学习（TL）在 DMOPs 中的作用
迁移学习（Transfer Learning, TL）的核心思想是 “利用源域（历史环境）的知识辅助目标域（当前环境）的学习”，完美适配 DMOPs 的资源高效利用需求：
- 知识载体：在动态优化中，源域为 “历史环境的优化数据”（如历史种群、帕累托最优解、进化算子参数），目标域为 “当前环境的优化任务”；
- 迁移价值：当环境变化较小时（如 PF 微小平移），历史解中大量个体仍接近新 PF，通过迁移这些个体可避免种群重新初始化，减少 50% 以上的迭代收敛时间；
- 关键问题：需解决 “负迁移” 风险 —— 若环境变化剧烈（如 PF 从凸性变为凹性），盲目迁移历史知识会误导当前搜索，因此需设计 “迁移有效性判断机制”。
1.3 Tr - NSGA - II 的算法定位
Tr - NSGA - II（Transfer Learning based NSGA - II）是在经典静态多目标算法 NSGA - II 基础上，引入迁移学习模块的动态优化算法，其核心优势在于：
- 继承 NSGA - II 的静态性能：保留非支配排序、拥挤度计算、精英保留策略，确保在单一环境下的收敛性与多样性；
- 新增动态响应机制：通过 “环境检测”“知识迁移”“种群重构” 三大模块，实现对 CEC2015 测试集动态变化的快速适配；
- 适配 CEC2015 多样性场景：针对 CEC2015 中不同类型的 PF 变化（线性 / 非线性、连续 / 离散），设计自适应迁移策略，避免负迁移。
⛳️ 运行结果
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🔗 参考文献
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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌟图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌟 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化
🌟 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、
🌟 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌟 信号处理方面
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🌟电力系统方面
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🌟 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌟 雷达方面
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🌟 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP
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