dMFEA-II：一种面向基于排列的离散优化问题的自适应多因子进化算法

被称为多任务优化这一新兴研究范式旨在借助单一搜索过程同时求解多个优化任务。为此，对所求解任务间互补性的利用至关重要，这通常通过遗传物质的迁移实现，从而构建了迁移优化领域。在此背景下，进化多任务借助进化计算的概念来解决该范式。在这一特定分支中，诸如多因子进化算法（MFEA）等方法在应对多个优化任务时近来获得了显著关注。本工作通过提出近期引入的多因子进化算法 II（MFEA-II）向基于排列的离散优化环境的首次适配，贡献于这一趋势。为建模此适配，某些概念无法直接应用于离散搜索空间，例如以父代为中心的交互。本文我们彻底重构了此类概念，使其适用于基于排列的搜索空间而不丧失 MFEA-II 的固有优势。所提求解器的性能在 5 种不同的多任务设置上进行了评估，这些设置由知名的旅行商问题（TSP）与带容量约束车辆路径问题（CVRP）的 8 个数据集构成。所得结果及其与 MFEA 离散版本的比较证实了所开发的 dMFEA-II 的良好性能，并与先前连续优化研究中的见解一致。