山东省区块链金融重点实验室张抗抗副教授作为第一作者撰写的论文“A New Multi-objective Optimization Algorithm Based on Combined Swarm Intelligence and Monte Carlo Simulation”在期刊《Information Sciences》2022年第610卷发表，该期刊为计算机领域著名国际期刊，影响因子8.233，属于中科院1区TOP期刊，为我校特类期刊。

本论文针对多目标优化模型的求解问题，提出了新的求解算法MFPAMC，通过引入多种机制，避免了将多目标问题转换成单目标问题进行求解，提高了寻优能力，通过实验表明得到的优化结果更具有实际意义。首先，以花粉算法为基本算法，在花粉算法中加入了变异操作，避免寻优结果陷入局部最优解。其次，将群体智能算法中的个体学习机制与蒙特卡洛模拟的全局搜索能力相结合提高了寻优能力。然后，在MFPAMC中引入排序函数，可以直接求解多目标优化模型的帕累托最优解，无需将多目标转化为单目标进行处理，克服了因将多目标优化模型转换为单目标优化模型而失去目标函数原有意义的缺陷。论文将提出的MFPAMC算法进行了实验验证，从多角度验证了优化结果的合理性，为政策制定提供了一定的指导意义。本研究在多目标优化求解问题上进行了有益的理论探索，进一步推动了多目标优化算法的发展。

（供稿审核人：沈万芳）