电气工程学院在进化计算领域研究取得新进展，对解决约束多目标优化问题的进化优化方法进行了总结，相关研究成果以题为“A Survey on Evolutionary ConstrainedMulti-objective Optimization”的论文于2022年2月22日被国际权威期刊《IEEE Transactions on Evolutionary Computation》（IF=11.554）接收。郑州大学电气工程学院梁静教授为论文第一作者，硕士研究生班旋旋为论文第二作者，于坤杰教授为论文通讯作者，郑州大学为论文第一单位和通讯单位。

处理约束多目标优化问题是一项极具挑战性的工作，因为多个受各种约束限制且相互冲突的目标需要被同时优化。为了解决约束多目标优化问题，近年来提出了许多约束多目标优化算法，并取得了良好的性能。然而，目前对相关研究进行系统综述的文献非常少。本文对进化约束多目标优化进行了全面的研究。我们首先对大量的约束多目标进化算法进行分类，分析了每个类别的优缺点。然后，我们对基准测试问题进行了总结，并研究了不同的约束处理技术和不同算法的性能，之后介绍了一些具有代表性的约束多目标优化算法的应用。最后，讨论了进化约束多目标优化领域面临的一些新挑战，并指出了未来研究的一些方向。

论文信息：

Jing Liang, Xuanxuan Ban, Kunjie Yu*, Boyang Qu, KangjiaQiao, Caitong Yue, Ke Chenand Kay Chen Tan. A Survey on Evolutionary ConstrainedMulti-objectiveOptimization. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2022. Doi: 10.1109/TEVC.2022.3155533.