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摘要
基于计算智能“隐并行性”实现多任务优化（Multi-task Optimization, MTO）,是当前研究热点和前沿技术.与传统单任务优化算法相比,通过挖掘群体智能内在并行和内涵并行同时优化多个任务,可显著提高问题求解质量和缩短任务求解时间.本文首先对MTO相关英文/中文文献进行梳理,总结MTO研究进展和趋势;其次基于多因子优化(Multifactorial Optimization, MFO)和多种群演化(Multi-Population Evolution, MPE)两种不同信息共享框架,从多任务搜索空间设计、种群数量、种群规模、依托算法、信息迁移节点、交互信息、时间和空间复杂度、复杂系统等角度对比二者异同;然后从信息迁移节点、方式、类型三方面重点阐述MTO核心理论;最后从探究MTO复杂系统层级智能涌现行为、多任务种群多样性控制以及应用领域拓展三方面展望未来研究方向.
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