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。

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。

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.

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

由于问题的大规模性质，机器学习算法中的封锁率调整是一种计算挑战性的任务。为了开发高参数调整的有效策略，一个有希望的解决方案是使用群体智能算法。人造蜜蜂殖民地（ABC）优化为此目的作为一个有希望有效的优化算法。然而，在某些情况下，由于初始解决方案较差和昂贵的客观函数，ABC可能遭受缓慢的收敛速度或执行时间。为了解决这些问题，提出了一种新颖的算法，OPTABC，以帮助ABC算法更快地达到近最佳解决方案。 Optabc集成了人造蜂殖民地算法，K均值聚类，贪婪算法和基于反对的学习策略，用于调整不同机器学习模型的超参数。 Optabc采用这些技术，以试图多样化初始群体，因此增强了收敛能力，而不会显着降低准确性。为了验证所提出的方法的性能，我们将结果与先前的最先进的方法进行比较。实验结果表明，与文献中的现有方法相比，Optabc的有效性。

本文提出了一种新型的元元素算法，白鹭群优化算法（ESOA），其灵感来自两种乌格莱特物种（伟大的乌鸦和雪绿色的艾格莱特）狩猎行为。ESOA由三个主要组成部分组成：静坐战略，积极的策略以及判别条件。将ESOA在36个基准函数以及2个工程问题上的性能与粒子群优化（PSO），遗传算法（GA），差分进化（DE），灰狼优化器（GWO）和Harris Hawks优化（HHO）进行了比较。。结果证明了ESOA的卓越有效性和鲁棒性。可以从https://github.com/knightsll/egret_swarm_optimization_algorithm中检索此工作中使用的源代码;https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/fileexchange/115595-Egret-swarm-optimization-algorithm-esoa。

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。

大约400年前的国际象棋游戏始于大约400年前的统治图，这引发了对统治图的分析，最初是相对松散的，直到1960年代开始，当时该问题给出了数学描述。这是图理论中最重要的问题之一，也是在多项式时间无法解决的NP完整问题。结果，我们描述了一种新的混合杜鹃搜索技术，以解决这项工作中的MDS问题。杜鹃搜索是一种著名的元神经，其能力探索了巨大的搜索空间，使其对多元化有用。但是，为了提高性能，我们除了遗传跨界操作员外，还将强化技术纳入了建议的方法。在详尽的实验测试中介绍了我们的方法与文献中相应的最新技术的比较。根据获得的结果，建议的算法优于当前的最新状态。

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。

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.

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。

自动化的脑肿瘤检测已成为一项高度可观的医学诊断研究。在最近的医学诊断中，高度考虑检测和分类用于采用机器学习和深度学习技术。然而，需要改善当前模型的准确性和性能以进行合适的治疗。在本文中，通过采用增强的优化算法来确保深度卷积学习的改进，因此，基于改进的Harris Hawks优化（HHO），深度卷积神经网络（DCNN）被认为是G-HHO。这种杂交具有灰狼优化（GWO）和HHO，以提供更好的结果，从而限制了收敛速度和增强性能。此外，采用大小阈值来分割强调脑肿瘤检测的肿瘤部分。进行了实验研究，以验证2073年总数增强MRI图像的建议方法的性能。通过将其与巨大增强MRI图像上的九种现有算法进行比较，以准确性，精度，召回，F量，执行时间和内存使用情况进行比较，可以确保该技术的性能。性能比较表明，DCNN-G-HHO比现有方法更成功，尤其是在97％的评分精度下。此外，统计性能分析表明，建议的方法更快，并且在MR图像上识别和分类脑肿瘤癌的记忆力较少。此验证的实施是在Python平台上进行的。建议方法的相关代码可在以下网址提供：https：//github.com/bryarahassan/dcnn-g-hho。

排名汇总旨在将许多替代品的偏好排名与不同选民的偏替排名组合成单一共识排名。然而，作为各种实际应用的有用模型，它是一个计算上有挑战性的问题。在本文中，我们提出了一种有效的混合进化排名算法来解决完整和部分排名的排名聚集问题。该算法具有基于协调对的语义交叉，并通过有效的增量评估技术加强了较晚的验收本地搜索。进行实验以评估算法，与最先进的算法相比，表明基准实例上具有高度竞争性能。为了展示其实际有用性，算法应用于标签排名，这是一个重要的机器学习任务。

作为解决复杂优化问题的有效算法，人造蜜蜂菌落（ABC）算法表明竞争，但与其他基于人口的算法相同，它难以平衡整个解决方案空间中全球搜索的能力（命名作为探索）和快速搜索定义为剥削的本地解决方案空间。为了提高ABC的性能，引入了自适应组协作ABC（AGABC）算法，其中不同阶段的群体划分为特定的组，并且分配给成员的不同能力的不同搜索策略，以及成员或策略获得最佳解决方案将采用进一步搜索。基准函数的实验结果表明，具有动态机制的提议算法优于其他搜索精度和稳定性的算法。此外，数值实验表明，该方法可以为复杂调度问题产生最佳解决方案。

本文通过实时主轴振动的表征，提出了一种白色盒子支持向量机（SVM）框架及其群体的优化。通过加速度和统计特征的时域响应，通过了过程失败（即侧面，侧面，侧面，鼻磨损，火山口和凹槽磨损，边缘骨折）而演化的异常时刻。使用作为估计器的横跨验证（RFECV）的递归特征消除，因为估计器已经用于特征选择。此外，已经检查了标准SVM的能力，用于刀具健康监测，然后通过应用群基于群的算法进行优化。已经进行了五个元启发式算法性能的比较分析（大象放牧优化，Monarch蝶优化，Harris Hawks优化，粘液模算法和飞蛾搜索算法）。考虑到全局和本地表示，已经介绍了白盒方法，这些代表可以深入了解工具状况监控中机器学习模型的性能。

特征选择是一个棘手的问题，因此实用算法通常折衷对计算时间解的精度。在本文中，我们提出了利用近似，或代理人的多层次的一种新型的多阶段特征选择框架。这种框架允许使用的包装在计算上更多有效的方式方法，显著增加的特征选择的解决方案的质量可以实现的，尤其是在大型数据集。我们设计和评估是一个替代辅助遗传算法（SAGA），它利用这个概念在勘探早期阶段，引导进化搜索。 SAGA只有切换到在最后开发阶段评估原有的功能。我们证明了上限SAGA替代辅助阶段的运行时间是雪上加霜等于包装GA，而且更好地扩展为实例数高位复杂性的归纳算法。我们证明，使用来自UCI ML储存部14个集，在实践中SAGA显著降低与基线相比包装遗传算法（GA）的计算时间，而汇聚成显著精度更高的解决方案。我们的实验表明，SAGA能以接近最优的解决方案不是一个包装GA快三倍到达，平均。我们还展示了旨在防止代理人误导向错误的最优进化搜索进化控制方法的重要性。

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。

The JPEG standard is widely used in different image processing applications. One of the main components of the JPEG standard is the quantisation table (QT) since it plays a vital role in the image properties such as image quality and file size. In recent years, several efforts based on population-based metaheuristic (PBMH) algorithms have been performed to find the proper QT(s) for a specific image, although they do not take into consideration the user's opinion. Take an android developer as an example, who prefers a small-size image, while the optimisation process results in a high-quality image, leading to a huge file size. Another pitfall of the current works is a lack of comprehensive coverage, meaning that the QT(s) can not provide all possible combinations of file size and quality. Therefore, this paper aims to propose three distinct contributions. First, to include the user's opinion in the compression process, the file size of the output image can be controlled by a user in advance. Second, to tackle the lack of comprehensive coverage, we suggest a novel representation. Our proposed representation can not only provide more comprehensive coverage but also find the proper value for the quality factor for a specific image without any background knowledge. Both changes in representation and objective function are independent of the search strategies and can be used with any type of population-based metaheuristic (PBMH) algorithm. Therefore, as the third contribution, we also provide a comprehensive benchmark on 22 state-of-the-art and recently-introduced PBMH algorithms on our new formulation of JPEG image compression. Our extensive experiments on different benchmark images and in terms of different criteria show that our novel formulation for JPEG image compression can work effectively.

异构综合学习粒子群优化（HCLPSO）是一种具有增强探索和开发能力的进化算法。与随机序列相比，覆盖搜索空间的低阶段序列（LDS）在覆盖搜索空间方面更均匀。在本文中，研究了利用LDS的良好均匀性来改善HCLPSO。进行数值实验以表明仅通过使用LDS生成初始种群，就不可能有效地提高HCLPSO的搜索能力。但是，如果我们从HCLPSO速度更新公式中正确选择一些随机序列并将其替换为确定性LDS，则可以获得更有效的算法。与原始的HCLPSO在相同的精度要求下相比，使用确定性LDS更新速度的HCLPSO可以显着降低找到最佳解决方案所需的迭代，而不会降低成功率。