大数据处理与智能优化团队由郑金华教授领衔，团队成员：郑金华、田小梅、魏书堤、陈中、郑光勇、王樱、余莹、林睦纲、许琼方。

主要研究领域：

主要研究大数据的智能优化处理。

（1）基于偏好的多目标进化算法。一是针对某些具体问题解决偏好多目标进化算法在高维不收敛问题，二是研究偏好多目标进化算法的评价方法，三是增加其他的偏好多目标进化算法的偏好信息表达方式。

(2) 高维多目标进化优化方法研究。利用角度来修改Paerto支配关系来增强选择压力，同时对保持种群的多样性有一定影响；另外在选择个体的时候产生可控大小的偏好区域。

(3) 动态多目标进化优化方法研究。用多目标进化算法来求解动态多目标优化问题，首先通过预测找到下一次环境变化的Pareto最优解集，然后采用一些策略同时增强预测的准确性和降低预测带来的不准确性，并且提高种群的多样性。

优势特色：

本方向自1997年开始对进化算法和多目标进化优化方法等开展研究，近20年来，在多目标进化优化技术和方法、应用等方面取得了丰富研究成果，率先在国际上提出了对多目标进化优化非均匀分布问题、基于动态环境的多目标进化优化等的研究，研究工作得到了国内外同行的高度认同。

取得的主要突破：

在多偏好数据信息的表达等方面取得了新结果；对高维多目标进化优化提出了一类新的更有效的方法；在动态多目标进化优化方法提出了一类能准确预测环境变化的方法。