近日，计算机学院田东平教授课题组最新研究成果“Hybrid particle swarm optimization with adaptive learning strategy(Soft Computing, 28 (2024) 9759–9784)”被国际工程领域著名科技机构Advances in Engineering（简称为AIE）遴选为通用工程领域关键科学文章，并以“Enhancing particle swarm optimization through adaptive learning and human-inspired dynamics”为题进行了重点专题报道。该项工作由我校与中国科学院计算技术研究所联合完成，我校为该项成果的第一署名单位。
该研究成果有效解决了在复杂的多模态优化问题中粒子群优化易出现过早收敛的问题。具体原理如下：采用混沌对抗学习方法生成均匀分布的初始粒子，增加了算法的稳定性和收敛速度；构建基于自逻辑映射的非线性递减惯性权值，均衡了算法的全局探测和局部开发能力；针对不同的进化状态设计不同的自适应位置更新策略，确保了算法的搜索性和收敛性；受“木桶效应”启发，基于替代变异模式在更新过程中引入全局最差粒子，保证了群体的多样性和有效性。目前，该算法已在诸多工程应用中显示出其强大的优化潜力，其一是设计优化—工程师经常面临平衡多个相互竞争目标的任务，例如无论是改进桥梁的几何形状，还是在不影响耐久性的情况下减轻机械部件的重量，这些设计空间往往非常复杂，有许多局部最优值可能会误导传统方法。该算法通过保持多样化的搜索过程并根据性能反馈调整其学习策略来解决这类问题，使其更有能力识别出高质量的解决方案。其二是控制系统工程—调优控制器参数，尤其是非线性或时变系统，不仅非常困难，而且耗时费力，该算法可以自动有效地确定最佳控制设置，以此减少对试错方法的高度依赖。
Advances in Engineering授予关键科学文章证书
据悉，AIE主要目的是及时快速地报道工程领域的重要科学研究成果和创新技术，被AIE报道的论文需要具有特殊的科学重要性并能够被广大的科学读者所理解。AIE每周会在全球范围内由国际专家顾问组选出不到20篇的优秀论文进行特别报道，方向包括材料、化学、电子、机械、纳米技术、土木、生物医学工程以及通用工程（航空航天、通讯、计算机、农业、工业），遴选论文条件苛刻，中选率不足以上领域发表论文总数的1‰。AIE拥有广泛的读者群，每月的阅读量高达85万次，除受到全球主要研究机构的关注外，还被全球排名前50位的工程公司所链接，用于跟踪全球最新突破性科技进展。（科研管理处、计算机学院 文/李会莉 审核/王晓玲、李亚峰）
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