基于Q學(xué)習(xí)的多任務(wù)多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法

摘要： 多任務(wù)粒子群優(yōu)化算法(multi-task particle swarm ptimization, MTPSO)通過(guò)知識(shí)遷移學(xué)習(xí),具有快速收斂能力,廣泛應(yīng)用于求解多任務(wù)多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題.然而, MTPSO難以根據(jù)種群進(jìn)化狀態(tài)自適應(yīng)調(diào)整優(yōu)化過(guò)程,容易陷入局部最優(yōu),收斂性能較差.針對(duì)此問(wèn)題,利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自我進(jìn)化與預(yù)測(cè)能力,提出一種基于Q學(xué)習(xí)的多任務(wù)多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法(QM2PSO...