近日，物理与电子工程学院电子信息与智能系统课题组以重庆师范大学物理与电子工程学院为第一署名单位，姚立忠副教授作为第一作者和通讯作者，在国际学术期刊《Swarm and Evolutionary Computation》(中科院1区，影响因子10)上发表题为“Multi-objective optimization driven by preponderant individuals and symmetric sampling for operational parameter design in aluminum electrolysis process”的最新研究成果。
开发先进的基于种群的多目标优化算法是解决铝电解过程操作参数设计的重要手段。现有技术通常利用种群成员的支配关系来确定进化个体的优先层级，进而筛选优秀个体参与种群演化(i.e.,NSGA2/NSGA3)。然而，利用上述机制筛选候选成员，隐藏的假设是选中的候选成员之间被认为是平等的关系。显然，这样做的缺陷是它完全忽视了优先层级中占优个体在引导种群快速进化方面的潜能，这与物竞天择的生物进化思想有冲突，不利于开发高效的优化算法。为此，本研究提出一种基于占优个体和对称采样驱动种群快速演化的多目标优化算法(MOPISS)。该算法首先建立以占优个体为种群进化导向的个体选择策略加速种群演化搜索；其次，利用占优个体数量计算自适应交互学习概率(ILP)调配种群的遗传强度；进而将ILP融入到遗传机制，构建一种新颖的自适应对称采样遗传机制，增强解空间的随机性和遗传效能；最后，将MOPISS分别在17个基准函数和铝电解行业操作参数优化案例中进行验证。结果表明所提方法较其它主流方法在演化速度与优化性能方面均有显著竞争优势。
图1：占优个体驱动的LI选择过程
图2：自适应对称采样交叉
