围绕多智能体黑箱非凸优化共识难题，华南理工大学团队发表系列研究

华南理工大学计算智能团队聚焦多智能体系统的分布式共识优化，提出多项创新算法与理论框架。团队发表综述论文梳理领域发展脉络，设计MASOIE算法通过内外部学习提升协同优化性能，MACPO算法引入激励机制引导协作行为，CCSA机制动态调整搜索节奏以适应复杂任务，MASTER算法解决传感器网络定位难题。此外，团队主导CEC2024竞赛，推动算法性能与工程适配进步，为智能协同技术发展奠定基础。
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