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(1) 多任务进化优化的核化映射迁移策略
在多目标多任务优化中，直接进行种群迁移往往会因为任务间（如不同优化函数）的适应度景观差异巨大而导致“负迁移”，即外来知识反而阻碍了当前任务的进化。为此，本研究提出了一种基于核化方法（Kernelized Method）的优化算法。利用核化自动编码器（Kernelized Autoencoder）捕捉不同任务数据之间的深层非线性关系。通过将源任务和目标任务的解映射到再生核希尔伯特空间（RKHS），构建高维空间中的统一特征表达，从而使得不同任务之间的潜在分布对齐。在这种对齐的潜在空间中进行知识迁移，能够有效识别出对当前任务有益的共同特征，实现目标任务的共同进化。
(2) 基于灰色关联分析的双阶段迁移框架
为了进一步降低负迁移概率并提高计算效率，提出了一种基于双阶段策略的多目标多任务优化算法。在第一阶段，引入灰色关联分析技术（Grey Relational Analysis）。该技术用于定量评估源任务中的优良个体与目标任务当前种群的关联程度（相似性）。只有关联度高的个体才会被选中进行迁移，并结合差分进化算法（DE）进行少量的预搜索迭代。这种筛选机制相当于设置了一道“防火墙”，过滤掉了可能产生负面影响的无关信息，确保迁移进来的都是高质量的辅助解。
(3) 精英策略更新与非线性关系融合
在第二阶段，算法将第一阶段筛选出的高关联度存档子种群与核化自动编码器构建的非线性映射关系进行融合。利用学习到的任务间映射规则，将源任务的精英个体变换到目标任务的解空间中，生成潜在的父代个体。随后，采用精英保留策略对混合后的种群进行更新，确保每一代中通过迁移获得的优势基因能够被保留下来。
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