我院计算机科学与技术专业本科生朱轩宇发表T3论文一篇

近日，在大数据系李程俊老师的指导下，计算机科学与技术专业的本科生朱轩宇以第一作者撰写的论文《Ensemble of Differential Evolution and Gaining-Sharing Knowledge With Exchange of Individuals Chosen Based on Fitness and Lifetime》，被老牌国际期刊《Soft Computing》（T3）接收。本篇论文，是李程俊老师指导本科生成功发表的第二篇论文，为后续大学生挑战杯大赛积累实力。

单目标实参优化问题是人工智能连续优化领域的基础性问题。近年，单目标实参优化问题出现了新的研究趋势——最大评估次数设置随问题维度指数增长。APGSK-IMODE算法是一种面向该问题的元启发式算法，由APGSK和IMODE两个部分组合而成，并获得了国际演化计算大会（CEC）2021年单目标实参优化问题竞赛的第二名。

本文作者认为，在APGSK-IMODE算法中，两个组成算法APGSK和IMODE的信息交流方式存在缺陷，交互效率不高。经过研究，提出了基于个体适应值以及寿命进行交流的组合型算法APGSK-IMODE-FL。当需要信息交流的时候，两个组成算法寻找自己存在代数超过阈值，且适应值排名落后的个体进行交换。如果未找到，则两个组成算法则按照以前的策略，共享最好的个体。

实验基于CEC 2020和CEC 2022数据集开展。实验涉及到7个现存的优秀算法。经过实验验证，该算法显著优于现有的适用于新规则的各种算法，表现很有竞争力。收敛图说明，APGSK-IMODE-FL在执行的后期，还有很强的优化能力。（见图中的黄色实线）

后续，这一研究方向还可以展开大量工作，成果的质量有待进一步提升。

通讯员：李程俊

审核：曾德泽

校对：石剑峰