基于重构算子的约束多任务差分演化算法

来源：计算机科学与探索杂志2026年第4期北京时间：

作者：李晰, 冯艳红

单位：河北地质大学 信息工程学院，石家庄 050031

摘要：基于知识迁移的演化多任务的研究吸引了越来越多的注意，然而大多数的多任务算法集中在求解无约束的优化问题，约束多任务算法比较少见。遵循“以简驭繁”的原则，设计了基于重构算子的约束多任务差分演化算法（CMTDE）。将差分演化算法的交叉算子重构为交叉迁移算子，完成任务内个体信息的重组和任务间知识的传递任务。将选择算子重构为复合竞争算子，采用不同的个体竞争方式进行约束处理，实现对“挖掘”和“探索”的平衡，负担知识传递任务的迁移个体采用可行性规则推选，可以传递目前搜索到的最有效信息；进化的后代个体采用ε-比较方式竞争，可以探索有潜力的区域。两种算子实现了多任务优化的信息迁移和约束优化的平衡目标与约束条件的功能。将设计的算法在约束多任务基准函数下测试，并与5个同类先进算法比较，结果表明，该算法虽然实现简单，但求解效率高且有良好的稳定性。此外，采用实际工程优化的最优潮流问题（OPF）对CMTDE验证，结果证明了它求解实际问题的有效性。

关键词：演化迁移优化,多任务优化,约束多任务算法,差分演化,重构算子

基金资助：国家自然科学基金（61806069）；河北省教育厅科学技术研究项目（ZD2022083）；河北地质大学国家预研项目（KY2024YB06）。