近日，信息工程学院2020级硕士研究生叶廷宇在导师王晖教授的指导下，以南昌工程学院为第一单位在国际权威期刊《Expert Systems with Applications》上发表题为“An improved two-archive artificial bee colony algorithm for many-objective optimization”的学术论文。《Expert Systems with Applications》是人工智能领域具有重要影响力的学术期刊，最新影响因子8.5，属于中科院一区Top期刊。

在现实世界中，很多工程问题都可以转化为优化问题来求解。随着社会经济的发展，产生了许多复杂的优化问题，这些问题表现出：非线性、决策变量多、约束条件多、优化目标个数多等复杂特征，给现有的群智能算法带来了极大的挑战。传统的多目标群智能算法在解决目标数较少的优化问题时具有良好的性能，但当优化目标超过4维即具有高维多目标时，其优化效果急剧下降。

针对高维多目标优化问题的求解，提出了一种基于双档案策略的高维多目标人工蜂群算法。该成果主要贡献包括三个方面：一是受双档案方法的启发，使用了一个收敛性档案和一个多样性档案，存储具有不同潜力的个体；二是基于收敛性档案和多样性档案，设计了三种具有不同行为的搜索策略，以增强不同搜索阶段的收敛性或多样性；三是在跟随蜂阶段，基于Lp范数距离设计了一种新的概率选择方式，用以选择具有良好的多样性的解。仿真实验测试了88个基准问题实例，并将提出的方法与其它13种知名算法进行了对比。实验结果表明，研究团队提出的方法在处理高维多目标优化问题时具有良好的收敛性和分布性。

据悉，该成果第一作者叶廷宇，通讯作者王晖教授。南昌工程学院为第一署名单位，合作单位包括科威特海湾科技大学、武汉大学和太原科技大学。