多目标学习器与灾害天气预报系统 

 

基于多目标进化算法、机器学习等智能算法，开发出具有智能体行为的系统，从而提高了预报能力和预测结果的可理解性。对于具有非线性、连续、不稳定、异常、小概率、突变性的灾害天气（高温、干旱、洪涝、台风）做出中长期预测。列如对浙江北部地区高温（酷暑）天气预报准确率为87%，预报提前可达7个月。智能体行为表现在，系统可以自动学习人工长期的专业预报经验，对于预报结果很容易进行诊断，达到防灾减灾的目的。
 

物联网物流优化 

 

物流运输问题通常为多目标优化问题，而多目标优化问题的理论研究和应用还处于初期阶段。本所采用了保非支配集机制，同时还涉及到：生成树编码方式，有导师的聚类算法、矢量信任度法则、浓度抑制、记忆池、特征线性和非特征线性变换以及选择和提取的熵理论、规则提取和决策融合等，得到成果明显优于著名的m-GA和st-GA算法。