动态多目标优化：基于知识转移和维护功能的动态多目标进化算法（KTM-DMOEA）求解CEC2018（DF1-DF14）研究（Matlab代码实现）

KTM-DMOEA（Dynamic Multiobjective Evolutionary Optimization via Knowledge Transfer and Maintenance）是一种基于知识转移和维护功能的动态多目标进化算法。该算法通过结合知识转移预测（KTP）和知识维护采样（KMS）策略，能够在新环境中生成高质量的初始种群，从而缓解负迁移问题，提高算法的整体性能。知识转移预测

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AI时代的前后端分工：Agent自动化如何重塑开发流程？

在当今的科技行业中，AI（人工智能）正以不可逆的方式影响着各行各业的运作，尤其是在软件开发领域。前端和后端的分工传统上是开发流程中的重要环节，而随着AI技术的不断发展，尤其是Agent自动化的出现，传统的开发流程正在发生着深刻的变化。本文将深入探讨AI如何通过Agent自动化重塑前后端的分工与协作，从开发流程的优化到团队结构的改变，AI技术在推动软件开发进步中的重要作用。??