本项目研究了基于组学数据的特征提取方法，从不同的组学数据层面探究基因、蛋白质与疾病之间的潜在关系，解决了复杂癌症相关基因发现的时间瓶颈，实现了复杂癌症关键识别基因的自动发现，设计了基于分解和收缩非支配区域方法的多目标进化算法以及基于排序和分解的进化模型，来平衡高维多目标优化问题的收敛性和多样性。

    该项目在《Information Sciences》、《Knowledge-Based System》、《Pattern Recognition》、《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》、《Expert Systems With Applications》、《Applied Soft Computing》等SCI一区、二区期刊上发表代表性研究论文8篇，在《科学出版社》和《电子工业出版社》出版学术著作2部。