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。

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.

Most multimodal multi-objective evolutionary algorithms (MMEAs) aim to find all global Pareto optimal sets (PSs) for a multimodal multi-objective optimization problem (MMOP). However, in real-world problems, decision makers (DMs) may be also interested in local PSs. Also, searching for both global and local PSs is more general in view of dealing with MMOPs, which can be seen as a generalized MMOP. In addition, the state-of-the-art MMEAs exhibit poor convergence on high-dimension MMOPs. To address the above two issues, in this study, a novel coevolutionary framework termed CoMMEA for multimodal multi-objective optimization is proposed to better obtain both global and local PSs, and simultaneously, to improve the convergence performance in dealing with high-dimension MMOPs. Specifically, the CoMMEA introduces two archives to the search process, and coevolves them simultaneously through effective knowledge transfer. The convergence archive assists the CoMMEA to quickly approaching the Pareto optimal front (PF). The knowledge of the converged solutions is then transferred to the diversity archive which utilizes the local convergence indicator and the $\epsilon$-dominance-based method to obtain global and local PSs effectively. Experimental results show that CoMMEA is competitive compared to seven state-of-the-art MMEAs on fifty-four complex MMOPs.

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。

客户满意度在移动设备中的能源消耗至关重要。应用程序中最耗能的部分之一是图像。尽管具有不同质量的不同图像消耗了不同量的能量，但没有直接的方法来计算典型图像中操作的能量消耗。首先，本文调查了能源消耗与图像质量以及图像文件大小之间存在相关性。因此，这两者可以被视为能源消耗的代理。然后，我们提出了一种多目标策略，以增强图像质量并根据JPEG图像压缩中的定量表减少图像文件大小。为此，我们使用了两种一般的多目标元启发式方法：基于标量和基于帕累托。标量方法找到基于组合不同目标的单个最佳解决方案，而基于帕累托的技术旨在实现一组解决方案。在本文中，我们将策略纳入五种标量算法，包括能量感知的多目标遗传算法（ENMOGA），能量感知的多目标粒子群优化（ENMOPSO），能量感知的多目标多目标差异进化（ENMODE）（ENMODE）（ENMODE） ，能源感知的多目标进化策略（ENMOES）和能量感知的多目标模式搜索（ENMOPS）。此外，使用两种基于帕累托的方法，包括非主导的分类遗传算法（NSGA-II）和基于参考点的NSGA-II（NSGA-III），用于嵌入方案，以及两种基于帕累托的算法，即两种基于帕累托的算法，即提出了Ennsgaii和Ennsgaiii。实验研究表明，基线算法的性能通过将拟议策略嵌入到元启发式算法中来提高。

多模式的多目标问题（MMOP）通常在现实世界中出现，而决策空间中遥远的解决方案对应于非常相似的目标值。为了获得MMOP的所有溶液，已经提出了许多多模式多模式的多模型进化算法（MMEAS）。目前，很少有研究涵盖了最近提出的大多数代表性MMEAS，并进行了比较。在这项研究中，我们首先回顾了过去二十年中相关作品。然后，我们选择了12种利用不同多样性维护技术的最先进的算法，并比较了它们在现有测试套件上的性能。实验结果表明，不同类型的MMOP上不同技术的优势和劣势，从而为如何在特定情况下选择/设计MMEAS提供指导。

Explicitly accounting for uncertainties is paramount to the safety of engineering structures. Optimization which is often carried out at the early stage of the structural design offers an ideal framework for this task. When the uncertainties are mainly affecting the objective function, robust design optimization is traditionally considered. This work further assumes the existence of multiple and competing objective functions that need to be dealt with simultaneously. The optimization problem is formulated by considering quantiles of the objective functions which allows for the combination of both optimality and robustness in a single metric. By introducing the concept of common random numbers, the resulting nested optimization problem may be solved using a general-purpose solver, herein the non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II). The computational cost of such an approach is however a serious hurdle to its application in real-world problems. We therefore propose a surrogate-assisted approach using Kriging as an inexpensive approximation of the associated computational model. The proposed approach consists of sequentially carrying out NSGA-II while using an adaptively built Kriging model to estimate the quantiles. Finally, the methodology is adapted to account for mixed categorical-continuous parameters as the applications involve the selection of qualitative design parameters as well. The methodology is first applied to two analytical examples showing its efficiency. The third application relates to the selection of optimal renovation scenarios of a building considering both its life cycle cost and environmental impact. It shows that when it comes to renovation, the heating system replacement should be the priority.

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.

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。

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。

在本文中，我们提出了一种基于合作进化的可变分组方法，用于大规模多目标问题（LSMOPS），命名为链接测量最小化（LMM）。对于子问题优化阶段，提出了基于估计收敛点的高斯采样算子的混合NSGA-II。根据我们先前的研究，在变量分组阶段中，我们将可变分组问题视为组合优化问题，并且链接测量函数的设计基于非线性检查真实代码（LINC-R）的链接识别。我们将此变量分组方法扩展到LSMOPS。在子问题优化阶段，我们假设在帕累托前（PF）周围现有更好的解决方案的可能性更高。基于这一假设，我们估计每一代优化的收敛点，并在收敛点围绕收敛点进行高斯采样。具有良好客观价值的样本将参与优化作为精英。数值实验表明，我们的变量分组方法比某些流行的变量分组方法更好，并且混合NSGA-II具有多目标问题优化的广泛前景。

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。

HyperParameter Optimization（HPO）是一种确保机器学习（ML）算法最佳性能的必要步骤。已经开发了几种方法来执行HPO;其中大部分都集中在优化一个性能措施（通常是基于错误的措施），并且在这种单一目标HPO问题上的文献是巨大的。然而，最近似乎似乎侧重于同时优化多个冲突目标的算法。本文提出了对2014年至2020年的文献的系统调查，在多目标HPO算法上发布，区分了基于成逐的算法，Metamodel的算法以及使用两者混合的方法。我们还讨论了用于比较多目标HPO程序和今后的研究方向的质量指标。

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。

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。

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。

超参数优化构成了典型的现代机器学习工作流程的很大一部分。这是由于这样一个事实，即机器学习方法和相应的预处理步骤通常只有在正确调整超参数时就会产生最佳性能。但是在许多应用中，我们不仅有兴趣仅仅为了预测精度而优化ML管道；确定最佳配置时，必须考虑其他指标或约束，从而导致多目标优化问题。由于缺乏知识和用于多目标超参数优化的知识和容易获得的软件实现，因此通常在实践中被忽略。在这项工作中，我们向读者介绍了多个客观超参数优化的基础知识，并激励其在应用ML中的实用性。此外，我们从进化算法和贝叶斯优化的领域提供了现有优化策略的广泛调查。我们说明了MOO在几个特定ML应用中的实用性，考虑了诸如操作条件，预测时间，稀疏，公平，可解释性和鲁棒性之类的目标。

了解多目标进化算法（MOEAS）的搜索动力学仍然是一个开放的问题。本文扩展了最新的基于网络的工具，即搜索轨迹网络（STNS），以模拟MOEAS的行为。我们的方法使用分解的想法，其中多物原理问题转化为几个单目标问题。我们证明，使用10个连续的基准问题和3个目标，可以使用STN来模拟和区分两种流行的多目标算法MOEA/D和NSGA-II的搜索行为。我们的发现表明，我们可以使用STN进行算法分析来提高对MOEAS的理解。

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。