党乾龙副教授发表的研究论文荣登国际顶尖期刊《IEEE CIM》最具影响力榜单之首

　　

 近日，IEEE Xplore数据库显示，计算智能领域顶尖期刊《IEEE Computational Intelligence Magazine》(IEEE CIM)主页的Popular论文列表中，西北农林科技大学理学院党乾龙副教授以第一作者发表题为“Transformer-Based Intelligent Prediction Model for Multimodal Multi-Objective Optimization”的研究成果荣登榜单首位，成为该期刊建刊以来最具影响力的文章之一。

图1  IEEE CIM期刊主页

 本研究首次将 Transformer 架构应用于多模态多目标优化领域。该算法将演化轨迹建模为时间序列，通过 Transformer 架构捕捉相邻世代间种群分布的动态演变特征，以实现高效的后代生成。相比于传统多模态多目标进化算法依赖的元启发式算子，该机制显著提升了对历史进化信息的利用效率。此外，针对现有算法倾向于收敛至全局帕累托解集而忽略局部帕累托解集的弊端，本研究设计了基于差异性的注意力机制，平衡了算法对全局帕累托解集和局部帕累托解集的搜索能力。

图2  论文封面

   IEEE CIM 是计算智能领域顶尖期刊，年发文量20余篇，年度影响因子为11.2，是中国人工智能协会 (CAAI) 推荐的A类期刊，以发表计算智能领域新发现、重要理论和重大应用而受到全世界人工智能领域研究学者的尊重。

 论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10844371