近年来，由于需要更强大的计算方法，优化问题变得越来越普遍。随着人工智能等技术的最近出现，需要新的综合学，增强古典算法的能力。最近，研究人员一直在寻找查尔斯达尔文的自然选择和演变的理论，作为使用机器学习加强电流方法的手段。1960年，第一个遗传算法由John H. Holland和他的学生开发。我们探讨了使用高斯突变的发展系统中遗传算法的数学直觉，以及在解决优化问题方面的影响。

遗传算法适用于探索大型搜索空间，因为它找到了近似解决方案。由于这一优势，遗传算法在探索诸如分子搜索空间之类的广泛和未知的空间方面是有效的。虽然该算法适用于搜索庞大的化学空间，但是难以在保持分子结构的同时优化药理学特性。为了解决这个问题，我们介绍了一种具有约束分子逆设计的遗传算法。该算法成功地产生了交叉和突变的有效分子。此外，它在使用两相优化粘附到结构约束的同时优化特定属性。实验证明，我们的算法有效地找到满足特定性质的分子，同时保持结构约束。

在本文中，提出了一种基于知识的基于知识的遗传算法，用于在非结构化复杂环境中移动机器人的路径规划，其中提出了五个特定于问题的操作员以进行有效的机器人路径计划。提出的遗传算法将机器人路径计划的领域知识纳入其专业操作员，其中一些也结合了局部搜索技术。提出了一种独特而简单的表示，并开发了一种简单但有效的路径评估方法，可以准确检测到碰撞，并且机器人路径的质量得到很好的反映。所提出的算法能够在静态和动态复杂环境中找到近乎最佳的机器人路径。通过模拟研究证明了所提出算法的有效性和效率。通过比较研究证明了专业遗传算子在解决机器人路径计划问题的拟议遗传算法中的不可替代作用。

在本文中，我们提出了一个简单的策略，可以通过平均估计精英子人群来估计收敛点。基于这个想法，我们得出了两种方法，它们是普通的平均策略和加权平均策略。我们还设计了一个具有估计收敛点的平均值的高斯采样算子，具有一定的标准偏差。该操作员与传统的差分进化算法（DE）结合使用，以加速收敛。数值实验表明，我们的建议可以在CEC2013套件上的28个低维测试功能的大多数功能上加速DE，并且可以轻松扩展我们的建议与其他基于人群的进化算法结合使用，并简单地修改。

最近被证明在强化学习（RL）设置中显示出的神经形式非常竞争，并且能够减轻基于梯度的方法的一些缺点。本文将专注于使用简单的遗传算法（GA）来应用神经发展，以找到产生最佳表现代理的神经网络的权重。此外，我们提出了两种新颖的修改，以提高与初始实施相比的数据效率和收敛速度。在Openai健身房提供的汇聚环境中评估了修改，并证明明显优于基线方法。

我们考虑通过删除指定的线路从更大的一个构造从更大的阵列（OA）构建二进制正交阵列（OA）的优化问题。特别地，我们开发一种遗传算法（GA），其中底层染色体是指定从起始OA取消的线路的恒定重量二进制字符串。然后通过平衡的交叉和突变算子来演化这种染色体以保持它们中的数量。健身功能通过测量从比起始的OA的约束量测量它们的距离来评估从这些染色体获得的基质。我们通过将初始OA制定作为基本奇偶校验阵列的几个块的随机置换来执行提出的遗传算法的初步实验验证，从而保证了最佳解决方案的存在。

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。

我们继续研究遗传算法（GA）在组合优化问题上，候选解决方案需要满足平衡性约束。已经观察到，临时交叉和突变操作员授予的搜索空间大小的减小通常不会转化为GA性能的实质性改善。尽管怀疑平衡的代表可能会产生更不规则的健身景观，但仍然没有明确的解释，尽管该景观可能会更难以使GA融合到全球最佳距离。在本文中，我们通过将局部搜索步骤添加到具有平衡运算符的GA，并使用它来进化高度非线性平衡的布尔功能，从而调查此问题。特别是，我们围绕两个研究问题组织了实验，即如果本地搜索（1）提高了GA的收敛速度，并且（2）降低了人口多样性。令人惊讶的是，尽管我们的结果肯定地回答了第一个问题，但他们还表明，添加本地搜索实际上\ emph {增加}人口中个人之间的多样性。我们将这些发现与有关布尔功能问题的健身景观分析的最新结果联系起来。

事物互联网（物联网）是一个由嵌入式传感器和服务网络为特征的范例。结合了这些传感器以收集各种信息，跟踪物理条件，例如废物箱状态，并使用不同的集中平台交换数据。对这种传感器的需求正在增加;然而，技术的扩散具有各种挑战。例如，如何使用IoT及其相关数据来增强废物管理？在智能城市，有效的废物管理系统至关重要。人工智能（AI）和启用IOT的方法可以赋予城市管理废物收集。这项工作提出了一种在给定空间约束的支持物联网的废物管理系统中提供推荐的智能方法。它基于基于AI的方法进行彻底的分析，并比较它们的相应结果。我们的解决方案基于多级决策过程，其中考虑到箱子状态和坐标以解决路由问题。这种基于AI的模型可以帮助工程师设计可持续的基础设施系统。

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.

遗传算法具有独特的属性，当应用于黑匣子优化时很有用。使用选择，交叉和突变算子，可以获得候选溶液，而无需计算梯度。在这项工作中，我们研究了从遗传算法的选择机理中使用量子增强的算子获得的结果。我们的方法将选择过程描述为最小化的二元二次模型，我们使用该模型编码适合度和人群成员之间的距离，我们利用量子退火系统来为选择机制采样低能解决方案。我们在各种黑盒目标函数（包括ONEMAX函数）以及来自IOH-Profiler库中的函数进行黑盒优化的函数基准对这些量子增强算法基准针对经典算法进行基准测试。与OneMax功能上的经典相比，我们观察到平均世代相传的性能增长，以收敛到量子增强的精英选择运算符。我们还发现，具有非专业选择的量子增强选择算子在IOHProfiler库中具有适应性扰动的功能上的基准优于基准。此外，我们发现，在精英选择的情况下，量子增强的操作员在不同程度的虚拟变量和中立性方面的函数上优于经典基准。

基于原子量表的材料建模在新材料的发展及其特性的理解中起着重要作用。粒子模拟的准确性由原子间电位确定，该电位允许计算原子系统的势能作为原子坐标和潜在的其他特性的函数。基于原理的临界电位可以达到任意水平的准确性，但是它们的合理性受其高计算成本的限制。机器学习（ML）最近已成为一种有效的方法，可以通过用经过电子结构数据培训的高效替代物代替昂贵的模型来抵消Ab始于原子电位的高计算成本。在当前大量方法中，符号回归（SR）正在成为一种强大的“白盒”方法，以发现原子质潜力的功能形式。这项贡献讨论了符号回归在材料科学（MS）中的作用，并对当前的方法论挑战和最新结果提供了全面的概述。提出了一种基于遗传编程的方法来建模原子能（由原子位置和相关势能的快照组成），并在从头算电子结构数据上进行了经验验证。

4月20日至22日，在马德里（西班牙）举行的EVO* 2022会议上提交了末期摘要。这些论文介绍了正在进行的研究和初步结果，这些结果研究了对不同问题的不同方法（主要是进化计算）的应用，其中大多数是现实世界中的方法。

在差分演进（DE）算法中，采用突变的交叉操作滤波变量灵活地搜索可行区域，这导致其在各种复杂优化问题中的成功应用。要调查DE的交叉运算符是否有助于改进进化算法（EAS），本文实现了$（1 + 1）ea_ {c} $和$（1 + 1）ea_ {cm的理论分析$，$（1 + 1）EA $的两种变体，它包含二项式交叉运算符。通常，二项式交叉导致在某些条件下提高探索和过渡矩阵的优势。结果，$（1 + 1）ea_ {c} $和$（1 + 1）ea_ {cm} $胜过$（1 + 1）ea $上的单向性onemax问题，但并不总是在欺骗性问题上占据主导地位。最后，我们通过调查从非最佳状态转移到欺骗性问题的最佳状态的概率来执行探索分析，并提出适应性参数设置，以加强二项式交叉的有希望的功能。它表明，掺入二项式交叉可能是改善EA的性能的可行策略。

The optimal layout of a complex system such as aerospace vehicles consists in placing a given number of components in a container in order to minimize one or several objectives under some geometrical or functional constraints. This paper presents an extended formulation of this problem as a variable-size design space (VSDS) problem to take into account a large number of architectural choices and components allocation during the design process. As a representative example of such systems, considering the layout of a satellite module, the VSDS aspect translates the fact that the optimizer has to choose between several subdivisions of the components. For instance, one large tank of fuel might be placed as well as two smaller tanks or three even smaller tanks for the same amount of fuel. In order to tackle this NP-hard problem, a genetic algorithm enhanced by an adapted hidden-variables mechanism is proposed. This latter is illustrated on a toy case and an aerospace application case representative to real world complexity to illustrate the performance of the proposed algorithms. The results obtained using the proposed mechanism are reported and analyzed.

交叉和突变策略的选择在搜索能力，收敛效率和遗传算法的精度中起着至关重要的作用。本文通过提高简单遗传算法的交叉和突变操作，提出了一种新的改进的遗传算法，并通过四个测试功能验证。仿真结果表明，与三个其他主流群智能优化算法相比，该算法不仅可以提高全球搜索能力，收敛效率和精度，还可以在相同的实验条件下提高收敛成功率。最后，算法应用于神经网络的侵扰攻击。所应用的结果表明，该方法不需要神经网络模型内的结构和参数信息，并且可以在短时间内获得对来自神经网络输出的分类和置信信息的短暂的信心。

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.

在动态地形和环境中，最佳的运动和有效遍历外星漫游器是行星科学和地球物理系统领域的重要问题陈述。为行星流浪者的悬架机理设计最高级有效的架构是迈向健壮的流浪者的关键步骤。本文重点介绍了摇杆转型机制，这是一种与外国地形相关的标准悬架方法。在审查了可用的先前文献并利用各种优化和全局最小化算法之后，本文提供了一项有关流浪者悬架机制的机械设计优化的新研究。本文对模拟退火，遗传算法，群智能技术，盆地希望和差异进化进行了广泛的测试，同时彻底评估了每个相关的超级参数，以找到效用驱动的解决方案。我们还评估了上述任务的双重退火和子公司算法，同时保持了道德研究的无偏测试角度。计算效率和整体适应性被认为是评估相关算法的关键磁性参数，还重点是可变输入种子，以找到最合适的效用驱动策略。在经验上获得了模拟退火，成为表现最佳的启发式策略，其适合度为760，其优于其他算法，并在各种输入种子和个体性能指标上提供了一致的性能。

图形着色问题（GCP）是计算机科学中最受研究的NP艰难问题之一。给定图形，任务是为所有顶点分配颜色，使得没有共享边缘的顶点接收相同的颜色并且使用的颜色的数量是最小的。已经应用了不同的启发式，元启发式，机器学习和混合解决方法来获得解决方案。解决这个问题，我们使用进化算法的突变。为此目的，我们介绍了图形着色问题的二进制编码。这种二进制编码有助于我们轻松突变，评估，免疫系统和合并颜色，并动态减少着色。在用于图形着色的传统进化算法（EA）中，使用k着色方法​​，并重复运行EA直到达到最低点。在我们的论文中，我们从色度数字的理论上限开始，即最大程度+ 1和进化过程中的一些颜色是未使用的，以动态减少每一代中的颜色数量。我们测试几个标准的Dimacs基准并比较怨恨纸张。最大结果与预期的色彩颜色相同，并且很少的数据集大于预期的色度