近日，我校电气与信息工程学院复杂系统与智能控制团队在国际权威期刊发表控制科学与工程领域进化计算方向最新研究成果。

（MEC的实际场景）

（不同定价方案ESP的平均总利润）

在移动边缘计算系统中，由于存在无线干扰，边缘服务器提供商（ESP）旨在为设备管理者（DMs）提供有利可图的计算资源，而设备管理者则基于提供的价格制定优化策略。然而，混合变量的存在通常构成一个NP难题，给优化带来了重大挑战。为了应对这一挑战，团队将下层设备管理者的计算卸载策略构造为双层多目标优化问题，引入博弈论策略，提出了一种双层分布式计算卸载算法，优化了任务卸载的定价和资源分配，提升了系统效率和管理者利润。研究成果发表在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》（中科院Top期刊，影响因子7.5）。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。

（随评估次数演化的平均IGD值）

（可视化非支配解集）

此外，团队提出了一种双层模型管理策略求解昂贵多目标优化问题。下层综合平衡预测值和不确定性，上层重点关注收敛性和多样性。采用非支配排序平衡子空间内的预测值和不确定性，并结合IGD⁺和SDE指标，选择最优潜力候选解更新模型。实验结果表明该算法能够有效求解昂贵多目标优化问题。相关研究成果发表在《IEEE Transactionson Emerging Topics in Computational Intelligence》（计算智能领域知名期刊，影响因子5.3）。我校为论文第一完成单位，李飞副教授为论文第一作者和通讯作者。

上述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、安徽省高校中青年教师培养行动优秀青年教师培育项目、安徽省智能破拆装备工程实验室、特种重载机器人安徽省重点实验室和冶金工程与资源综合利用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/S0952197624009771

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10552619

（撰稿：李飞 李清莲 审核：程木田 沈浩 张苒 黄敏）