多任務進化優化算法(二) 多因子進化算法(MFEA)的理論基礎、多任務貝葉斯優化以及MFEAII簡介

摘要 ​ 此篇博客主要介紹了MFEA理論推導及其改進算法MFEA-II。在多任務優化的情景下，如果任務之間存在潛在關係，那麼高質量的解在這些任務之間的轉移可以顯著提高算法的性能。然而有的時候缺乏關於任務間協同作用的任何先驗知識（黑盒優化），主要是負遷移導致算法的性能受損，因此負向任務間交互的易感性會阻礙整體的收斂行爲。爲了減輕這種負遷移的情況，MFEA-II在MFEA-I的基礎上利用在線學習以及不

>>阅读原文<<