近日，我校电气与信息工程学院复杂系统与智能控制团队李飞副教授在国际权威期刊发表系统科学领域进化计算方向最新研究成果。

团队提出了一种快速密度峰值聚类的粒子群优化算法解决离散调度优化过程中的动态多模态优化问题，算法采用快速密度峰值聚类构建多个子种群获得多个峰值，设计停滞检测和最优粒子重定位策略快速响应环境变化，集成局部搜索策略提高算法的搜索精度。仿真结果表明算法在求解动态优化问题时具有较好的效果。相关研究成果发表在《Expert Systems With Applications》（中科院Top期刊，影响因子：8.665）。我校为论文第一完成单位，电气与信息工程学院李飞副教授为论文第一作者和通讯作者。

（快速密度峰值聚类实例）

（最优粒子校准策略）

团队提出了一种基于Kriging辅助性能指标的进化算法求解昂贵多目标优化问题，算法构造综合考虑预测不确定性和预测精度的R2性能指标，设计双重选择策略平衡算法的勘探和开采能力，算法在求解新能源车辆侧面碰撞多目标优化问题时具有较好的效果。相关研究成果发表在《Applied Soft Computing》（中科院Top期刊，影响因子：8.263）期刊。

（六种算法求得DTLZ5测试问题的近似前沿）

（六种算法求解新能源车辆侧面碰撞多目标优化问题的近似前沿）

以上研究工作得到了国家自然科学基金、安徽省自然科学基金、安徽省高校自然科学基金、安徽省智能破拆装备工程实验室和特种重载机器人安徽省重点实验室开放课题等项目支持。

论文链接：

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0957417423017566

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1568494623007548

（撰稿：李飞 李冉 审核：沈浩 丁忠利 张苒 王菁）