在这项工作中，我们提出了基于水平的学习群优化器（LLSO）的混合变体，用于解决大规模投资组合优化问题。我们的目标是最大程度地提高夏普比率的改良配方，但要受到基数，框和预算限制的影响。该算法涉及一个投影操作员同时处理这三个约束，并且由于重新平衡的约束，我们隐式控制交易成本。我们还引入了合适的确切惩罚功能来管理营业额约束。此外，我们开发了一个临时突变操作员，以在最高水平的群体中修改候选示例。实验结果使用三个大规模数据集，表明该过程的包含提高了解决方案的准确性。然后，与LLSO算法的其他变体和两种最先进的群体优化器进行了比较，指出了拟议求解器在勘探能力和溶液质量方面的出色性能。最后，我们使用MSCI世界指数的1119个成分的可投资库评估了过去五年中投资组合分配策略的盈利能力。

Markowitz mean-variance portfolios with sample mean and covariance as input parameters feature numerous issues in practice. They perform poorly out of sample due to estimation error, they experience extreme weights together with high sensitivity to change in input parameters. The heavy-tail characteristics of financial time series are in fact the cause for these erratic fluctuations of weights that consequently create substantial transaction costs. In robustifying the weights we present a toolbox for stabilizing costs and weights for global minimum Markowitz portfolios. Utilizing a projected gradient descent (PGD) technique, we avoid the estimation and inversion of the covariance operator as a whole and concentrate on robust estimation of the gradient descent increment. Using modern tools of robust statistics we construct a computationally efficient estimator with almost Gaussian properties based on median-of-means uniformly over weights. This robustified Markowitz approach is confirmed by empirical studies on equity markets. We demonstrate that robustified portfolios reach the lowest turnover compared to shrinkage-based and constrained portfolios while preserving or slightly improving out-of-sample performance.

Metaheuristics are popularly used in various fields, and they have attracted much attention in the scientific and industrial communities. In recent years, the number of new metaheuristic names has been continuously growing. Generally, the inventors attribute the novelties of these new algorithms to inspirations from either biology, human behaviors, physics, or other phenomena. In addition, these new algorithms, compared against basic versions of other metaheuristics using classical benchmark problems without shift/rotation, show competitive performances. In this study, we exhaustively tabulate more than 500 metaheuristics. To comparatively evaluate the performance of the recent competitive variants and newly proposed metaheuristics, 11 newly proposed metaheuristics and 4 variants of established metaheuristics are comprehensively compared on the CEC2017 benchmark suite. In addition, whether these algorithms have a search bias to the center of the search space is investigated. The results show that the performance of the newly proposed EBCM (effective butterfly optimizer with covariance matrix adaptation) algorithm performs comparably to the 4 well performing variants of the established metaheuristics and possesses similar properties and behaviors, such as convergence, diversity, exploration and exploitation trade-offs, in many aspects. The performance of all 15 of the algorithms is likely to deteriorate due to certain transformations, while the 4 state-of-the-art metaheuristics are less affected by transformations such as the shifting of the global optimal point away from the center of the search space. It should be noted that, except EBCM, the other 10 new algorithms proposed mostly during 2019-2020 are inferior to the well performing 2017 variants of differential evolution and evolution strategy in terms of convergence speed and global search ability on CEC 2017 functions.

这项工作解决了逆线优化，其中目标是推断线性程序的未知成本向量。具体地，我们考虑数据驱动的设置，其中可用数据是对应于线性程序的不同实例的最佳解决方案的嘈杂的观察。我们介绍了一个问题的新配方，与其他现有方法相比，允许恢复较少的限制性和一般更适当的可允许成本估算。可以表明，该逆优化问题产生有限数量的解决方案，并且我们开发了一个精确的两相算法来确定所有此类解决方案。此外，我们提出了一种有效的分解算法来解决问题的大实例。该算法自然地扩展到在线学习环境，可以用于提供成本估计的快速更新，因为新数据随着时间的推移可用。对于在线设置，我们进一步开发了一种有效的自适应采样策略，指导下一个样本的选择。所提出的方法的功效在涉及两种应用，客户偏好学习和生产计划的成本估算的计算实验中进行了证明。结果表明计算和采样努力的显着减少。

大多数现实世界中的问题本质上都是多模式，由多个最佳值组成。多模式优化定义为找到函数的多个全局和局部优化（与单个解决方案相反）的过程。它使用户可以根据需要在不同的解决方案之间切换，同时仍保持最佳系统性能。基于经典梯度的方法未能用于优化问题，因为目标函数是不连续的或不可差的。与需要多个重新启动的经典优化技术相比，进化算法（EAS）能够在单个算法运行中以单个算法运行中的多个解决方案找到多个解决方案，以找到不同的解决方案。因此，已经提出了一些EA来解决此类问题。但是，差异进化（DE）算法是一种基于人群的启发式方法，可以解决此类优化问题，并且可以易于实施。多模式优化问题（MMOP）的潜在挑战是有效地搜索功能空间以准确地定位大多数峰。优化问题可能是最大程度地减少或最大化给定的目标函数，我们旨在解决本研究中多模式功能的最大化问题。因此，我们提出了一种称为增强对立差异进化（EODE）算法的算法来求解MMOP。拟议的算法已在IEEE进化计算（CEC）2013基准功能上进行了测试，并且与现有的最新方法相比，它取得了竞争性结果。

我们提出了一个数据驱动的投资组合选择模型，该模型使用分布稳健优化的框架来整合侧面信息，条件估计和鲁棒性。投资组合经理在观察到的侧面信息上进行条件解决了一个分配问题，该问题可最大程度地减少最坏情况下的风险回收权衡权衡，但要受到最佳运输歧义集中协变量返回概率分布的所有可能扰动。尽管目标函数在概率措施中的非线性性质非线性，但我们表明，具有侧面信息问题的分布稳健的投资组合分配可以作为有限维优化问题进行重新纠正。如果基于均值变化或均值的风险标准做出投资组合的决策，则可以进一步简化所得的重新制定为二阶或半明确锥体程序。美国股票市场的实证研究证明了我们对其他基准的综合框架的优势。

传感器节点（SNS）的部署总是在无线传感器网络（WSN）的系统性能中起决定性作用。在这项工作中，我们提出了一种实用异构WSN的最佳部署方法，该方法可以深入了解可靠性和部署成本之间的权衡。具体而言，这项工作旨在提供SNS的最佳部署，以最大程度地提高覆盖率和连接学位，同时最大程度地减少整体部署成本。此外，这项工作充分考虑了SNS的异质性（即差异化的传感范围和部署成本）和三维（3-D）部署方案。这是一个多目标优化问题，非凸，多模态和NP-HARD。为了解决它，我们开发了一种新型的基于群体的多目标优化算法，称为竞争性多目标海洋掠食者算法（CMOMPA），其性能通过与十种其他多个多目标优化的全面比较实验验证算法。计算结果表明，在收敛性和准确性方面，CMOMPA优于他人，并且在多模式多目标优化问题上表现出卓越的性能。还进行了足够的模拟来评估基于CMOMPA的最佳SNS部署方法的有效性。结果表明，优化的部署可以平衡部署成本，感知可靠性和网络可靠性之间的权衡平衡。源代码可在https://github.com/inet-wzu/cmompa上找到。

许多现实世界优化问题，如工程最优设计，最终可以被建模为必须解决的相应多目标优化问题（MOPS），以获得近似帕累托最佳前端。基于分解（MOEA / D）的多目标进化算法被认为是解决MOP的明显有希望的方法。最近的研究表明，具有均匀重量载体的MoEA / D非常适合于普通帕累托最佳前端的拖把，但在多样性方面的性能通常会在解决带有不规则帕累托最佳方向时造成拖镜时劣化。以这种方式，通过该算法获得的解决方案集不能为决策者提供更合理的选择。为了有效地克服这一缺点，我们通过众所周知的Pascoletti-Serafini标定方法和多参考点的新策略提出了一种改进的MoA / D算法。具体地，该策略包括由等距分区和投影的技术产生的参考点的设置和调整组成。对于性能评估，将所提出的算法与现有的四个最先进的多目标进化算法进行比较，这些算法与各种类型的帕累托最优前锋和两个现实世界拖把的基准测试问题相比，包括舱口盖设计和火箭喷射器设计在工程优化中。根据实验结果，所提出的算法表现出比其他比较算法更好的分集性能。

我们通过靶向位置突出的精英（PSO-TPME）大大提高了粒子群优化（PSO）的收敛速度和全局勘探能力。这三个关键创新介绍了认知和社会模型中的粒子分类，精英和突变。PSO-TPME针对五个流行的PSO变体进行了基准测试，用于多维函数，这些函数在优化领域中广泛采用，特别是收敛的准确性，收敛速度和发现全局最小值的能力。统计误差通过许多重复评估。该模拟表明，提出的PSO变体在收敛速率和精度按数量级优于其他变体。

算法配置（AC）与对参数化算法最合适的参数配置的自动搜索有关。目前，文献中提出了各种各样的交流问题变体和方法。现有评论没有考虑到AC问题的所有衍生物，也没有提供完整的分类计划。为此，我们引入分类法以分别描述配置方法的交流问题和特征。我们回顾了分类法的镜头中现有的AC文献，概述相关的配置方法的设计选择，对比方法和问题变体相互对立，并描述行业中的AC状态。最后，我们的评论为研究人员和从业人员提供了AC领域的未来研究方向。

In the field of derivative-free optimization, both of its main branches, the deterministic and nature-inspired techniques, experienced in recent years substantial advancement. In this paper, we provide an extensive computational comparison of selected methods from each of these branches. The chosen representatives were either standard and well-utilized methods, or the best-performing methods from recent numerical comparisons. The computational comparison was performed on five different benchmark sets and the results were analyzed in terms of performance, time complexity, and convergence properties of the selected methods. The results showed that, when dealing with situations where the objective function evaluations are relatively cheap, the nature-inspired methods have a significantly better performance than their deterministic counterparts. However, in situations when the function evaluations are costly or otherwise prohibited, the deterministic methods might provide more consistent and overall better results.

在过去的几十年中，经典的车辆路由问题（VRP），即为车辆分配一组订单并规划他们的路线已经被密集研究。仅作为车辆的订单分配和他们的路线已经是一个NP完整的问题，因此在实践中的应用通常无法考虑在现实世界应用中应用的约束和限制，所谓的富VRP所谓的富VRP（RVRP）并且仅限于单一方面。在这项工作中，我们融入了主要的相关真实限制和要求。我们提出了一种两级策略和时间线窗口和暂停时间的时间线算法，并将遗传算法（GA）和蚁群优化（ACO）单独应用于问题以找到最佳解决方案。我们对四种不同问题实例的评估，针对四个最先进的算法表明，我们的方法在合理的时间内处理所有给定的约束。

聚类算法的全面基准是困难的两个关键因素：（i）〜这种无监督的学习方法的独特数学定义和（ii）〜某些聚类算法采用的生成模型或群集标准之间的依赖性的依赖性内部集群验证。因此，对严格基准测试的最佳做法没有达成共识，以及是否有可能在给定申请的背景之外。在这里，我们认为合成数据集必须继续在群集算法的评估中发挥重要作用，但这需要构建适当地涵盖影响聚类算法性能的各种属性集的基准。通过我们的框架，我们展示了重要的角色进化算法，以支持灵活的这种基准，允许简单的修改和扩展。我们说明了我们框架的两种可能用途：（i）〜基准数据的演变与一组手派生属性和（ii）〜生成梳理给定对算法之间的性能差异的数据集。我们的作品对设计集群基准的设计具有足够挑战广泛算法的集群基准，并进一步了解特定方法的优势和弱点。

本文提出了一种名为Duck Sharm算法（DSA）的群体智能的优化算法。该算法通过寻找鸭子群的食物来源和觅食行为的启发。通过使用十八个基准函数来验证DSA的性能，其中统计（最佳，平均值，标准偏差和平均运行时间）结果与粒子群优化（PSO），Firefly算法（FA ），鸡肉群优化（CSO），灰狼优化器（GWO），正弦余弦算法（SCA）和海洋捕食者算法（MPA）和ArchImedes优化算法（AOA）。此外，使用比较结果的Wilcoxon Rank-Sum测试，Friedman测试和收敛曲线来证明DSA对其他算法的优越性。结果表明，DSA是在收敛速度和勘探开发平衡方面是求解高维优化功能的高性能优化方法。此外，DSA应用于两个约束工程问题的最佳设计（三条桁架问题，以及锯木厂运行问题）。此外，还用于分析所提出的DSA的性能的四个工程约束问题。总体而言，比较结果表明，DSA是一种有前途和非常竞争力的算法，用于解决不同的优化问题。

多目标优化问题的目标在现实世界中通常会看到不同的评估成本。现在，此类问题被称为异质目标（HE-MOPS）的多目标优化问题。然而，到目前为止，只有少数研究来解决HE-MOPS，其中大多数专注于一个快速目标和一个缓慢目标的双向目标问题。在这项工作中，我们旨在应对具有两个以上黑盒和异质目标的He-mops。为此，我们通过利用He-Mops中廉价且昂贵的目标的不同数据集来减轻因评估不同目标而导致的搜索偏见，从而减轻了廉价且昂贵的目标，从而为HE-MOPS开发了多目标贝叶斯进化优化方法。为了充分利用两个不同的培训数据集，一种对所有目标进行评估的解决方案，另一个与仅在快速目标上进行评估的解决方案，构建了两个单独的高斯过程模型。此外，提出了一种新的采集函数，以减轻对快速目标的搜索偏见，从而在收敛与多样性之间达到平衡。我们通过对广泛使用的多/多目标基准问题进行测试来证明该算法的有效性，这些问题被认为是异质昂贵的。

最近已扩展了最小方形聚类（MSSC）或K-均值类型聚类的最小总和，以利用每个群集的基数的先验知识。这种知识用于提高性能以及解决方案质量。在本文中，我们提出了一种基于分支和切割技术的精确方法，以解决基数受限的MSSC。对于下边界的例程，我们使用Rujeerapaiboon等人最近提出的半决赛编程（SDP）放松。 [Siam J. Optim。 29（2），1211-1239，（2019）]。但是，这种放松只能用于小型实例中的分支和切割方法。因此，我们得出了一种新的SDP松弛，该松弛随着实例大小和簇的数量更好。在这两种情况下，我们都通过添加多面体切割来增强结合。从量身定制的分支策略中受益，该策略会实施成对的约束，我们减少了儿童节点中出现的问题的复杂性。相反，对于上限，我们提出了一个本地搜索过程，该过程利用在每个节点上求解的SDP松弛的解。计算结果表明，所提出的算法在全球范围内首次求解了大小的现实实例，比通过最新精确方法求解的算法大10倍。

二进制矩阵优化通常是在现实世界中出现的，例如多微晶网络结构设计问题（MGNSDP），即在某些约束下最小化电源线的总长度。为这些问题找到全球最佳解决方案面临着一个巨大的挑战，因为此类问题可能是大规模，稀疏和多模式。传统的线性编程是耗时的，无法解决非线性问题。为了解决这个问题，提出了一种新颖的可行性规则基于差异进化算法，称为LBMDE。具体来说，首先提出了一种通用启发式溶液初始化方法来生成高质量的解决方案。然后，引入了基于二进制的DE操作员以生产后代。为了处理约束，我们提出了改进的基于可行性规则的环境选择策略。通过一组基准问题来检查LBMDE的性能和搜索行为。

本文考虑了在分解正常形式（DNF，ANDS的DNF，ANDS，相当于判定规则集）或联合正常形式（CNF，ORS）作为分类模型的联合正常形式的学习。为规则简化，将整数程序配制成最佳贸易分类准确性。我们还考虑公平设定，并扩大制定，以包括对两种不同分类措施的明确限制：机会平等和均等的赔率。列生成（CG）用于有效地搜索候选条款（连词或剖钉）的指数数量，而不需要启发式规则挖掘。此方法还会绑定所选规则集之间的间隙和培训数据上的最佳规则集。要处理大型数据集，我们建议使用随机化的近似CG算法。与三个最近提出的替代方案相比，CG算法主导了16个数据集中的8个中的精度简单折衷。当最大限度地提高精度时，CG与为此目的设计的规则学习者具有竞争力，有时发现明显更简单的解决方案，这些解决方案不太准确。与其他公平和可解释的分类器相比，我们的方法能够找到符合较严格的公平概念的规则集，以适度的折衷准确性。

信息科学的快速发展引起的“维度诅咒”在处理大数据集时可能会产生负面影响。在本文中，我们提出了Sparrow搜索算法（SSA）的一种变体，称为帐篷L \'evy飞行麻雀搜索算法（TFSSA），并使用它来选择包装模式中最佳的特征子集以进行分类。 SSA是最近提出的算法，尚未系统地应用于特征选择问题。通过CEC2020基准函数进行验证后，TFSSA用于选择最佳功能组合，以最大化分类精度并最大程度地减少所选功能的数量。将拟议的TFSSA与文献中的九种算法进行了比较。 9个评估指标用于正确评估和比较UCI存储库中21个数据集上这些算法的性能。此外，该方法应用于冠状病毒病（COVID-19）数据集，分别获得最佳的平均分类精度和特征选择的平均数量，为93.47％和2.1。实验结果证实了所提出的算法在提高分类准确性和减少与其他基于包装器的算法相比的选定特征数量方面的优势。

可以将多任务学习（MTL）范例追溯到Caruana（1997）的早期纸张中，其中表示可以使用来自多个任务的数据，其目的是在独立地学习每个任务的旨在获得更好的性能。 MTL与相互矛盾的目标的解决方案需要在它们中进行折衷，这通常超出了直线组合可以实现的。理论上原则和计算有效的策略正在寻找不受他人主导的解决方案，因为它在帕累托分析中解决了它。多任务学习环境中产生的多目标优化问题具有特定的功能，需要adhoc方法。对这些特征的分析和新的计算方法的提议代表了这项工作的重点。多目标进化算法（MOEAS）可以容易地包括优势的概念，因此可以分析。 MOEAS的主要缺点是关于功能评估的低样本效率。此缺点的关键原因是大多数进化方法不使用模型来近似于目标函数。贝叶斯优化采用基于代理模型的完全不同的方法，例如高斯过程。在本文中，输入空间中的解决方案表示为封装功能评估中包含的知识的概率分布。在这种概率分布的空间中，赋予由Wassersein距离给出的度量，可以设计一种新的算法MOEA / WST，其中模型不直接在目标函数上，而是在输入空间中的对象的中间信息空间中被映射成直方图。计算结果表明，MoEA / WST提供的样品效率和帕累托集的质量明显优于标准MoEa。