电力消耗预测对于一个国家的能源计划至关重要。在启用机器学习模型中，支持向量回归（SVR）已被广泛用于设置预测模型，因为其对看不见的数据的卓越概括。但是，预测建模的一个关键过程是特征选择，如果选择不正确的功能，这可能会损害预测准确性。在这方面，在本研究中采用了修改的离散粒子群优化（MDPSO）进行特征选择，然后构建了MDPSO-SVR混合模式来预测未来的电力消耗。与其他完善的对应物相比，MDPSO-SVR模型在两个现实世界中的电力消耗数据集中始终如一地表现最好，这表明用于功能选择的MDPSO可以提高预测准确性，并且配备了MDPSO的SVR可以是电力替代方案。消费预测。

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。

在时间序列预测的各种软计算方法中，模糊认知地图（FCM）已经显示出显着的结果作为模拟和分析复杂系统动态的工具。 FCM具有与经常性神经网络的相似之处，可以被分类为神经模糊方法。换句话说，FCMS是模糊逻辑，神经网络和专家系统方面的混合，它作为模拟和研究复杂系统的动态行为的强大工具。最有趣的特征是知识解释性，动态特征和学习能力。本调查纸的目标主要是在文献中提出的最相关和最近的基于FCCM的时间序列预测模型概述。此外，本文认为介绍FCM模型和学习方法的基础。此外，该调查提供了一些旨在提高FCM的能力的一些想法，以便在处理非稳定性数据和可扩展性问题等现实实验中涵盖一些挑战。此外，具有快速学习算法的FCMS是该领域的主要问题之一。

本研究提出了一种新的框架，以发展有效又令人难以捉摸的神经架构，以便使用技术指标作为输入的股票市场指数的运动预测。根据高效的市场假设下的稀疏信噪比，开发机器学习方法预测金融市场的运动使用技术指标表明是一个具有挑战性的问题。为此，神经架构搜索被构成为多标准优化问题，以平衡施加的复杂性的功效。此外，还调查了可能存在于预科内的不同优势交易趋势的影响，并进行了内部内部延期。 AN $ \ epsilon- $约束框架被提出作为提取可能相互冲突的预科数据潜在的任何一致信息的补救措施。此外，为多标准神经结构搜索提出了一种新的搜索范例，二维群（2ds），其将稀疏性显式集成为粒子群中的额外搜索维度。通过考虑遗传算法和具有基于滤光片的特征选择方法（MRMR）作为基线方法，通过考虑遗传算法和经验神经设计规则的几种组合来进行所述方法的详细比较评估。这项研究的结果令人信服地证明了所提出的方法可以通过更好的泛化能力发展扩大的网络。

分布式的小型太阳能光伏（PV）系统正在以快速增加的速度安装。这可能会对分销网络和能源市场产生重大影响。结果，在不同时间分辨率和视野中，非常需要改善对这些系统发电的预测。但是，预测模型的性能取决于分辨率和地平线。在这种情况下，将多个模型的预测结合到单个预测中的预测组合（合奏）可能是鲁棒的。因此，在本文中，我们提供了对五个最先进的预测模型的性能以及在多个分辨率和视野下的现有预测组合的比较和见解。我们提出了一种基于粒子群优化（PSO）的预测组合方法，该方法将通过加权单个模型产生的预测来使预报掌握能够为手头的任务产生准确的预测。此外，我们将提出的组合方法的性能与现有的预测组合方法进行了比较。使用现实世界中的PV电源数据集进行了全面的评估，该数据集在美国三个位置的25个房屋中测得。在四种不同的分辨率和四个不同视野之间的结果表明，基于PSO的预测组合方法的表现优于使用任何单独的预测模型和其他预测组合的使用，而平均平均绝对规模误差降低了3.81％，而最佳性能则最佳性能单个个人模型。我们的方法使太阳预报员能够为其应用产生准确的预测，而不管预测分辨率或视野如何。

肺炎是儿童死亡率的主要原因之一，尤其是在全球收入的地区。尽管可以通过不太复杂的仪器和药物进行检测和治疗，但肺炎检测仍然是发展中国家的主要关注点。基于计算机辅助的诊断（CAD）系统可在此类国家 /地区使用，因为其运营成本低于专业医疗专家。在本文中，我们使用深度学习的概念和一种元神父算法提出了一个从胸部X射线检测的CAD系统，以检测胸部X射线。我们首先从预先训练的RESNET50中提取深度功能，该功能在目标肺炎数据集上进行了微调。然后，我们提出了一种基于粒子群优化（PSO）的特征选择技术，该技术使用基于内存的适应参数进行了修改，并通过将利他行为纳入代理人而丰富。我们将功能选择方法命名为自适应和利他的PSO（AAPSO）。提出的方法成功地消除了从RESNET50模型获得的非信息性特征，从而提高了整体框架的肺炎检测能力。对公开可用的肺炎数据集进行了广泛的实验和彻底分析，确定了所提出的方法比用于肺炎检测的其他几个框架的优越性。除了肺炎检测外，AAPSO还可以在某些标准的UCI数据集，用于癌症预测的基因表达数据集和COVID-19预测数据集上进行评估。总体结果令人满意，从而确认AAPSO在处理各种现实生活问题方面的实用性。可以在https://github.com/rishavpramanik/aapso上找到此工作的支持源代码

Recently, evolutionary multitasking (EMT) has been successfully used in the field of high-dimensional classification. However, the generation of multiple tasks in the existing EMT-based feature selection (FS) methods is relatively simple, using only the Relief-F method to collect related features with similar importance into one task, which cannot provide more diversified tasks for knowledge transfer. Thus, this paper devises a new EMT algorithm for FS in high-dimensional classification, which first adopts different filtering methods to produce multiple tasks and then modifies a competitive swarm optimizer to efficiently solve these related tasks via knowledge transfer. First, a diversified multiple task generation method is designed based on multiple filtering methods, which generates several relevant low-dimensional FS tasks by eliminating irrelevant features. In this way, useful knowledge for solving simple and relevant tasks can be transferred to simplify and speed up the solution of the original high-dimensional FS task. Then, a competitive swarm optimizer is modified to simultaneously solve these relevant FS tasks by transferring useful knowledge among them. Numerous empirical results demonstrate that the proposed EMT-based FS method can obtain a better feature subset than several state-of-the-art FS methods on eighteen high-dimensional datasets.

电力公用事业公司依靠短期需求预测，以期待重大变化的预期调整生产和分配。该系统审查分析了2000年至2019年之间的学术期刊上发布的240份作品，专注于将人工智能（AI），统计和混合模型应用于短期负荷预测（STLF）。这项工作代表了迄今为止对该主题的最全面的审查。进行了对文献的完整分析，以确定最流行和最准确的技术以及现有的空隙。研究结果表明，尽管人工神经网络（ANN）继续成为最常用的独立技术，但研究人员已经超出了不同技术的混合组合，以利用各种方法的组合优势。审查表明，这些混合组合通常可以实现超过99％的预测精度。短期预测最成功的持续时间已被识别为每小时间隔的一天的预测。审查已确定访问培训模型所需的数据集的不足。在亚洲，欧洲，北美和澳大利亚以外的研究区域中已经确定了一个显着差距。

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.

Multi-objective feature selection is one of the most significant issues in the field of pattern recognition. It is challenging because it maximizes the classification performance and, at the same time, minimizes the number of selected features, and the mentioned two objectives are usually conflicting. To achieve a better Pareto optimal solution, metaheuristic optimization methods are widely used in many studies. However, the main drawback is the exploration of a large search space. Another problem with multi-objective feature selection approaches is the interaction between features. Selecting correlated features has negative effect on classification performance. To tackle these problems, we present a novel multi-objective feature selection method that has several advantages. Firstly, it considers the interaction between features using an advanced probability scheme. Secondly, it is based on the Pareto Archived Evolution Strategy (PAES) method that has several advantages such as simplicity and its speed in exploring the solution space. However, we improve the structure of PAES in such a way that generates the offsprings, intelligently. Thus, the proposed method utilizes the introduced probability scheme to produce more promising offsprings. Finally, it is equipped with a novel strategy that guides it to find the optimum number of features through the process of evolution. The experimental results show a significant improvement in finding the optimal Pareto front compared to state-of-the-art methods on different real-world datasets.

在许多科学领域中发现一个有意义的，尺寸同质的，象征性的表达是一个基本挑战。我们提出了一个新颖的开源计算框架，称为科学家机器方程探测器（Scimed），该框架将科学纪律智慧与科学家在循环的方法中融合在一起，并将其与最先进的符号回归（SR）方法相结合。Scimed将基于遗传算法的包装器选择方法与自动机器学习和两个SR方法结合在一起。我们对具有和没有非线性空气动力学阻力的球体沉降的四个配置进行了测试。我们表明，疲惫不堪的人足够坚固，可以从嘈杂的数据中发现正确的物理有意义的符号表达式。我们的结果表明，与最先进的SR软件包相比，这些任务的性能更好。

生物医学决策涉及来自不同传感器或来自不同信道的多个信号处理。在这两种情况下，信息融合发挥着重要作用。在脑电图循环交替模式中，在这项工作中进行了深度学习的脑电图通道的特征级融合。通过两个优化算法，即遗传算法和粒子群优化优化了频道选择，融合和分类程序。通过融合来自多个脑电图信道的信息来评估开发的方法，用于夜间胸癫痫和没有任何神经疾病的患者的患者，与其他艺术艺术的工作相比，这在显着更具挑战性。结果表明，两种优化算法都选择了一种具有类似特征级融合的可比结构，包括三个脑电图通道，这与帽协议一致，以确保多个通道的唤起帽检测。此外，两种优化模型在接收器的工作特性曲线下达到了0.82的一个区域，平均精度为77％至79％，这是在专业协议的上部范围内的结果。尽管数据集是困难的数据集，所提出的方法仍处于最佳状态的上层，并且具有困难的数据集，并且具有在不需要任何手动过程的情况下提供全自动分析的优点。最终，模型显示出抗噪声和有弹性的多声道损耗。

该软件随着先进技术和方法论的发明而迅速变化。响应不断变化的业务需求而快速，成功升级软件的能力比以往任何时候都重要。对于软件产品的长期管理，测量软件可维护性至关重要。通过提供软件可维护性的准确预测，将软计算技术用于软件可维护性预测，在软件维护过程中表现出了巨大的希望。为了更好地了解软计算技术在软件可维护性预测中的作用，我们旨在为软件可维护性预测提供对软计算技术的系统文献综述。首先，我们提供了软件可维护性的详细概述。之后，我们探讨了软件可维护性的基本原理以及采用软计算方法来预测软件可维护性的原因。后来，我们检查了软件可维护预测过程中采用的软计算方法。此外，我们讨论了与使用软计算技术预测软件可维护性相关的困难和潜在解决方案。最后，我们以一些有希望的未来方向来结束审查，以推动这一有前途的领域的进一步研究创新和发展。

预防和无线网络检测入侵和攻击已成为一个重要而严峻​​的挑战。在另一方面，由于无线节点的资源有限，使用监测在无线传感器网络中的永久监视节点，以防止和检测这种类型的网络的入侵和攻击的是几乎不存在。因此，今天来克服这个问题的解决方案是远程控制系统的讨论，并已成为在各个领域感兴趣的话题之一。远程监控的无线传感器网络节点的性能和行为，除了在网络内检测恶意节点，也可以在以后的预测恶意节点的行为。在目前的研究，采用基于鲸优化算法（WOA）和遗传算法（GA）和基于样本的分类的组合特征选择一个网络入侵检测系统，提出了在这项研究中，标准的数据集KDDCUP1999已经使用在这关系到健康的节点和类型的恶意节点的特性被存储基础网络中的攻击类型。该方法是基于特征选择的基础上的精度标准方面鲸优化算法和遗传算法KNN分类相结合，具有比其他以前的方法更好的结果。在此基础上，它可以说是鲸鱼优化算法和遗传算法提取了相关的类标签井的特征和KNN方法已经能够很好地检测出在无线网络的入侵检测数据集的不当行为节点。

传统的统计技术或元启发式学很难解决大多数现实世界的优化问题。主要困难与存在相当数量的局部Optima有关，这可能导致优化过程的过早收敛性。为了解决这个问题，我们提出了一种新型的启发式方法，用于构建原始功能的平滑替代模型。替代功能更容易优化，但保持原始坚固的健身景观的基本属性：全球最佳的位置。为了创建这样的替代模型，我们考虑通过自我调整健身函数增强的线性遗传编程方法。所提出的称为GP-FST-PSO替代模型的算法在搜索全局最优值和原始基准函数的视觉近似（在二维情况下）的视觉近似都可以达到令人满意的结果。

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。

近年来，随着传感器和智能设备的广泛传播，物联网（IoT）系统的数据生成速度已大大增加。在物联网系统中，必须经常处理，转换和分析大量数据，以实现各种物联网服务和功能。机器学习（ML）方法已显示出其物联网数据分析的能力。但是，将ML模型应用于物联网数据分析任务仍然面临许多困难和挑战，特别是有效的模型选择，设计/调整和更新，这给经验丰富的数据科学家带来了巨大的需求。此外，物联网数据的动态性质可能引入概念漂移问题，从而导致模型性能降解。为了减少人类的努力，自动化机器学习（AUTOML）已成为一个流行的领域，旨在自动选择，构建，调整和更新机器学习模型，以在指定任务上实现最佳性能。在本文中，我们对Automl区域中模型选择，调整和更新过程中的现有方法进行了审查，以识别和总结将ML算法应用于IoT数据分析的每个步骤的最佳解决方案。为了证明我们的发现并帮助工业用户和研究人员更好地实施汽车方法，在这项工作中提出了将汽车应用于IoT异常检测问题的案例研究。最后，我们讨论并分类了该领域的挑战和研究方向。

预测住宅功率使用对于辅助智能电网来管理和保护能量以确保有效使用的必不可少。客户级别的准确能量预测将直接反映电网系统的效率，但由于许多影响因素，例如气象和占用模式，预测建筑能源使用是复杂的任务。在成瘾中，鉴于多传感器环境的出现以及能量消费者和智能电网之间的两种方式通信，在能量互联网（IOE）中，高维时间序列越来越多地出现。因此，能够计算高维时间序列的方法在智能建筑和IOE应用中具有很大的价值。模糊时间序列（FTS）模型作为数据驱动的非参数模型的易于实现和高精度。不幸的是，如果所有功能用于训练模型，现有的FTS模型可能是不可行的。我们通过将原始高维数据投入低维嵌入空间并在该低维表示中使用多变量FTS方法来提出一种用于处理高维时间序列的新方法。组合这些技术使得能够更好地表示多变量时间序列的复杂内容和更准确的预测。

模糊认知地图（FCMS）被出现为可解释的签名加权数字化方法，其由代表概念之间的依赖性的节点（概念）和权重。虽然FCMS在各种时间序列预测应用中取得了相当大的成果，但设计了具有较节约的训练方法的FCM模型仍然是一个开放的挑战。因此，本文介绍了一种新颖的单变量时间序列预测技术，该技术由标记为R-HFCM的一组随机高阶FCM模型组成。提出的R-HFCM模型的新颖性与将FCM和回声状态网络（ESN）的概念合并为高效且特定的储层计算（RC）模型系列，其中应用于训练模型的最小二乘算法。从另一个角度来看，R-HFCM的结构包括输入层，储存层和输出层，其中仅输出层是可训练的，同时在训练过程中随机选择每个子储存组件的重量并保持恒定。如案例研究，该模型考虑了与巴西太阳能站以及马来西亚数据集的公共数据的太阳能预测，包括马来西亚市柔佛市电源公司的每小时电负荷和温度数据。实验还包括地图尺寸，激活功能，偏置的存在和储存器的尺寸的效果，储存器的尺寸为R-HFCM方法的准确性。所获得的结果证实了所提出的R-HFCM模型与其他方法相比表现。本研究提供了证据表明，FCM可以是在时间序列建模中实施动态储存的新方法。

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。