大自然影响了许多元元素算法。在过去的几十年中，它们的数量一直在升级。这些算法中的大多数试图模仿自然的生物学和物理现象。这项研究集中在花授粉算法上，该算法是几种生物启发的算法之一。建议使用特定的全球授粉和局部授粉策略，建议在限制空间中进行花粉谷物探索和剥削。作为一种“群”元元素算法，其强度在于找到最佳解决方案的附近，而不是识别最小值。这项工作详细介绍了对原始方法的修改。这项研究发现，通过更改“开关概率”的特定值，具有不同尺寸和功能的动态值，结果主要比原始花授粉法改进。

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。

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。

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.

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。

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.

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。

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。

In this paper we propose new probabilistic and dynamic (adaptive) strategies to create multi-method ensembles based on the Coral Reefs Optimization with Substrate Layers (CRO-SL) algorithm. The CRO-SL is an evolutionary-based ensemble approach, able to combine different search procedures within a single population. In this work we discuss two different probabilistic strategies to improve the algorithm. First, we defined the Probabilistic CRO-SL (PCRO-SL), which substitutes the substrates in the CRO-SL population by {\em tags} associated with each individual. Each tag represents a different operator which will modify the individual in the reproduction phase. In each generation of the algorithm, the tags are randomly assigned to the individuals with a similar probability, obtaining this way an ensemble with a more intense change in the application of different operators to a given individual than the original CRO-SL. The second strategy discussed in this paper is the Dynamical Probabilistic CRO-SL (DPCRO-SL), in which the probability of tag assignment is modified during the evolution of the algorithm, depending on the quality of the solutions generated in each substrate. Thus, the best substrates in the search process will be assigned with a higher probability that those which showed a worse performance during the search. We test the performance of the proposed probabilistic and dynamic ensembles in different optimization problems, including benchmark functions and a real application of wind turbines layout optimization, comparing the results obtained with that of existing algorithms in the literature.

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。

克里斯·兰顿（Chris Langton）所阐明的人工生命研究的目标是“通过将生活与我们的生活定位在更大的生活中，为理论生物学做出贡献.1）。人工进化系统中对开放式进化的研究和追求证明了这一目标。但是，开放式进化研究受到两个基本问题的阻碍。在人工进化系统中复制开放式的斗争，以及我们只有一个系统（遗传进化）来汲取灵感的事实。在这里，我们认为，文化进化不仅应视为开放式进化系统的另一个现实世界的例子，而且文化进化中看到的独特品质为我们提供了一个新的观点，我们可以从中评估，我们可以评估，我们可以评估，这是我们可以评估的基本属性。并询问有关开放式进化系统的新问题，尤其是关于发展的开放性和从边界到无限进化的过渡。在这里，我们提供了文化作为进化系统的概述，强调了人类文化进化为开放式进化系统的有趣案例，并在（进化）开放式进化的框架下将文化进化化。我们继续提供一组新问题，一旦我们考虑了开放式演变框架内的文化演变，并引入了新见解，我们可能会因为询问这些信息而获得有关进化的开放性的新见解。问题。

Deep reinforcement learning has considerable potential to improve irrigation scheduling in many cropping systems by applying adaptive amounts of water based on various measurements over time. The goal is to discover an intelligent decision rule that processes information available to growers and prescribes sensible irrigation amounts for the time steps considered. Due to the technical novelty, however, the research on the technique remains sparse and impractical. To accelerate the progress, the paper proposes a general framework and actionable procedure that allow researchers to formulate their own optimisation problems and implement solution algorithms based on deep reinforcement learning. The effectiveness of the framework was demonstrated using a case study of irrigated wheat grown in a productive region of Australia where profits were maximised. Specifically, the decision rule takes nine state variable inputs: crop phenological stage, leaf area index, extractable soil water for each of the five top layers, cumulative rainfall and cumulative irrigation. It returns a probabilistic prescription over five candidate irrigation amounts (0, 10, 20, 30 and 40 mm) every day. The production system was simulated at Goondiwindi using the APSIM-Wheat crop model. After training in the learning environment using 1981--2010 weather data, the learned decision rule was tested individually for each year of 2011--2020. The results were compared against the benchmark profits obtained using irrigation schedules optimised individually for each of the considered years. The discovered decision rule prescribed daily irrigation amounts that achieved more than 96% of the benchmark profits. The framework is general and applicable to a wide range of cropping systems with realistic optimisation problems.

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。

在迅速增长的海上风电场市场中出现了增加风力涡轮机尺寸和距离的全球趋势。在英国，海上风电业于2019年生产了英国最多的电力，前一年增加了19.6％。目前，英国将进一步增加产量，旨在增加安装的涡轮机容量74.7％，如最近的冠村租赁轮次反映。通过如此巨大的增长，该部门现在正在寻求机器人和人工智能（RAI），以解决生命周期服务障碍，以支持可持续和有利可图的海上风能生产。如今，RAI应用主要用于支持运营和维护的短期目标。然而，前进，RAI在海上风基础设施的全部生命周期中有可能发挥关键作用，从测量，规划，设计，物流，运营支持，培训和退役。本文介绍了离岸可再生能源部门的RAI的第一个系统评论之一。在当前和未来的要求方面，在行业和学术界的离岸能源需求分析了rai的最先进的。我们的评论还包括对支持RAI的投资，监管和技能开发的详细评估。通过专利和学术出版数据库进行详细分析确定的关键趋势，提供了对安全合规性和可靠性的自主平台认证等障碍的见解，这是自主车队中可扩展性的数字架构，适应性居民运营和优化的适应性规划人机互动对人与自治助理的信赖伙伴关系。

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。

The rapid development of technology has brought unmanned aerial vehicles (UAVs) to become widely known in the current era. The market of UAVs is also predicted to continue growing with related technologies in the future. UAVs have been used in various sectors, including livestock, forestry, and agriculture. In agricultural applications, UAVs are highly capable of increasing the productivity of the farm and reducing farmers' workload. This paper discusses the application of UAVs in agriculture, particularly in spraying and crop monitoring. This study examines the urgency of UAV implementation in the agriculture sector. A short history of UAVs is provided in this paper to portray the development of UAVs from time to time. The classification of UAVs is also discussed to differentiate various types of UAVs. The application of UAVs in spraying and crop monitoring is based on the previous studies that have been done by many scientific groups and researchers who are working closely to propose solutions for agriculture-related issues. Furthermore, the limitations of UAV applications are also identified. The challenges in implementing agricultural UAVs in Indonesia are also presented.

由于强烈的非线性系统行为和多个竞争目标，能源系统优化问题很复杂，例如，经济增益与环境影响。此外，大量输入变量和不同的变量类型，例如，连续和分类，是现实世界应用中常见的挑战。在某些情况下，提出的最佳解决方案需要遵守与物理性质或安全关键操作条件相关的显式输入限制。本文提出了一种新的数据驱动策略，使用树集合用于对黑匣子问题的约束多目标优化，与模型或未知的基础系统动态太复杂的异构变量空间。在由合成基准和相关能源应用组成的广泛案例研究中，我们展示了与其他最先进的工具相比，所提出的算法的竞争性能和采样效率，使其成为一个有用的全能解决方案 - 世界申请有限评价预算。

本文介绍了新的六角形和五角形PEM燃料电池模型。在实现了改善的细胞性能后，这些模型已得到了优化。多目标优化算法的输入参数是入口处的压力和温度，消耗和输出功率是客观参数。数值模拟的输出数据已使用深神经网络训练，然后以多项式回归进行建模。已使用RSM（响应表面方法）提取目标函数，并使用多目标遗传算法（NSGA-II）优化了目标。与基本模型相比，优化的五角大楼和六边形模型分别将输出电流密度增加21.8％和39.9％。

由于评估成本函数的费用（例如，使用计算流体动力学）来确定表面控制所需的性能，因此通常不可能找到流体动力或空气动力表面的最佳设计。此外，由于强加的几何限制，常规的参数化方法和用户偏见，设计空间本身的固有局限性可以限制所选设计空间内设计的{\ IT}，而不管传统的优化方法还是较新的，数据驱动的方法使用机器学习的设计算法用于搜索设计空间。我们提出了2条攻击来解决这些困难：我们提出了（1）一种方法，可以使用变形创建设计空间，我们称之为{\ it by-morphing}（dbm）; （2）一种优化算法，用于搜索使用新型贝叶斯优化（BO）策略的空间，我们称之为{\ it混合变量，多目标贝叶斯优化}（MixMobo）。我们采用这种形状优化策略来最大程度地提高基本动力学涡轮的功率输出。在同时应用这两种策略，我们证明我们可以创建一个新颖的，几何毫无约束的设计空间和轮毂形状的设计空间，然后通过{\ it最低}成本函数的数量来同时优化它们。我们的框架是多功能的，可以应用于各种流体问题的形状优化。

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。