科创中国

1. 在顶级期刊IEEE Trans. EC上发表的正交遗传算法，目前被国际同行简称为OGA/Q。 该算法在解决复杂优化问题时发挥了重要作用， 得到了国际同行的高度认可。

2. 在国际著名期刊 IEEE Trans. SMC 上发表了一个新度量， 被国际上称为 U 度量。是 首个可同时衡量超多目标优化问题解集均匀性和宽广性的度量。在顶级期刊 IEEE Trans. Cybernetics 上提出了首个用非线性函数扩大支配区域的方法。比已有用线性函数扩大支配 区域的方法力度更大、更加灵活。

3. 在国际著名期刊 IEEE Trans. SMC 上提出了首个求解非线性双层规划的方法，此前 的方法只能求解线性问题， 没有对非线性双层问题的求解算法。

4. 在 CCF 推荐 A 类期刊 TPDS 上发表的周期性多趟调度模型及算法首次证明了任务 的完成时间随调度趟数的增加先递减后递增， 且任务的完成时间随处理机数目的增加单调 递减，在此基础上推导得到了最优调度趟数的解析解。在 TPDS 上发表的多趟任务调度模 型及算法，推导得到了任务分配矩阵（n×m 个变量）中每个元素关于变量 n 和 m 的显式 函数表达式，从而将多趟调度问题的规模从 n×m+2 维降低为 2 维优化问题，极大的降低 了问题的求解难度。

主要技术指标：

1. 对复杂全局优化问题：提出了两个新技术（正交设计技术和平滑技术） ；提出了 一个新框架（水平集进化框架）；首次将求解问题的维数从 30 提高到 100 。

2. 对复杂多目标优化问题： 提出了算法设计的一个新框架（均匀设计 + 遗传算法） ； 提出了一个新度量（被国际上称为： U －度量） ，它是首个可衡量很多目标问题解集均匀 性和宽广性的度量。

3. 对复杂双层规划问题：针对鲜有研究结果的三个复杂问题，分别提出了首个遗传 算法 ; 证明了他们收敛性。

4. 对任务调度问题：将多趟调度问题的规模从 n×m+2 维降低为 2 维优化问题，极大 的降低了问题的求解难度。