（院新聞網訊 曾憲森）近日，永利賀娟娟教授最新研究成果論文《基于全局密度更新策略的兩階段多模态多目标進化算法》在權威期刊《中國科學： 信息科學》上發表。賀娟娟教授是該文章的第一作者，第二作者、永利碩士研究生楊倩共同參與完成了這一重要研究。

多模态多目标優化問題因其需探索多個全局及局部最優的帕累托解集，不僅具有深遠的理論研究價值，更蘊含着巨大的實際應用潛力。盡管當前研究者已提出多種進化算法應對此挑戰，但多數算法在進化流程中仍傾向于優先選取收斂性強的個體構建交配池，進而才關注決策與目标空間的多樣性，這往往導緻決策空間中多樣性豐富的個體被目标空間中收斂性好的個體所取代。同時，帕累托最優子集在決策空間中的多樣形态與位置分布，也使得個體難以均勻收斂至每個帕累托子區域。

針對上述難題，賀娟娟教授與楊倩合作提出的基于全局密度更新策略的兩階段多模态多目标進化算法MMO-GD，實現了顯著的創新突破。該算法摒棄了傳統交配池的構建，轉而采用一種新穎的兩階段優化框架，利用不同進化階段的算法特性進行子代更新，有效平衡了種群的探索與開發能力。此外，為應對帕累托子集分布不均的問題，研究團隊設計了目标空間密度自适應策略與全局密度估計更新種群策略，确保了目标空間與決策空間中種群多樣性的維持。

實驗數據有力證明了MMO-GD算法在決策空間中能發掘更多等價解，并在平衡決策空間與目标空間的多樣性與收斂性方面展現出更優性能。這一研究成果不僅為複雜優化問題的解決提供了新視角，也為多模态多目标優化領域的研究開辟了新路徑，具有重要的理論意義與潛在的經濟價值，有力推動了該領域的學術進步。

《中國科學： 信息科學》作為信息學科領域的旗艦中文期刊，深受中國計算機學會（CCF)、中國自動化學會（CAA)、中國通信學會（CIC）的推崇，并被列為A類期刊，同時亦獲得中國電子學會（CIE）的T1級推薦。賀娟娟教授所屬的智能優化與控制團隊，在進化計算、多目标優化、人工智能、醫學圖像處理及工業過程控制等領域均展現出卓越的研究實力，近年來更是在多目标優化領域屢獲佳績，多篇高水平論文被《IEEE Transactions on Evolutionary Computation》《IEEE Transactions on Cybernetics》等國際權威期刊收錄。