我院在进化计算领域研究取得新进展，提出了解决约束多目标优化问题的进化优化方法，相关研究成果以题为“Dynamic Selection Preference-Assisted Constrained Multiobjective Differential Evolution”的论文于2021年3月9日在线发表于国际权威期刊《IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems》（IF=9.309）。郑州大学电气工程学院于坤杰副教授为论文第一作者，梁静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。

     约束多目标优化问题广泛存在于科学研究和工程实践中，同时优化多个冲突的目标函数和满足不同的约束是解决此类问题的关键。为了有效地平衡约束和目标，本文提出了一种动态选择偏好辅助的约束多目标差分进化算法。该方法设计了动态选择偏好机制，使得算法能够自适应地动态调整对约束和目标的权重，从而在进化前期扩大搜索提高多样性，并在进化后期提高可行性和解的精度。另外，采用两种互补的差分进化操作，以此产生优秀的后代解。通过同时考虑解的产生和解的保留过程，该方法在众多测试问题中均产生了良好的表现，为约束多目标优化问题的求解提供了有效的解决方法。

论文信息：

Kunjie Yu, Jing Liang*, Boyang Qu, Yong Luo, Caitong Yue. Dynamic Selection Preference-Assisted Constrained Multiobjective Differential Evolution. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2021, doi: 10.1109/TSMC.2021.3061698.

（https://ieeexplore.ieee.org/document/9373401）