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。

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.

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。

符号回归是识别拟合从黑盒过程中观察到的输出的数学表达式的过程。它通常认为是一个离散的优化问题是NP - 硬。解决问题的前提方法包括神经引导的搜索（例如，使用强化学习）和遗传编程。在这项工作中，我们介绍了一种混合神经引导/基因编程方法来象征性回归和其他组合优化问题。我们提出了一种神经引导组件，用于种子随机重启遗传编程组件的起始群体，逐渐学习更好的起始群体。在许多常见的基准任务中从数据集中恢复底层表达式，我们的方法使用相同的实验设置恢复比最近发布的顶部执行模型更多的表达式65％。我们证明在没有对神经引导的组件上的不相互依存的情况下运行许多遗传编程一代，而不是比两个更强烈地耦合的替代配方更好地对象征性回归更好地执行符号回归。最后，我们介绍了一组新的22个符号回归基准问题，而现有的基准难度增加。源代码在www.github.com/brendenpetersen/deep-symbolic -optimization提供。

算法配置（AC）与对参数化算法最合适的参数配置的自动搜索有关。目前，文献中提出了各种各样的交流问题变体和方法。现有评论没有考虑到AC问题的所有衍生物，也没有提供完整的分类计划。为此，我们引入分类法以分别描述配置方法的交流问题和特征。我们回顾了分类法的镜头中现有的AC文献，概述相关的配置方法的设计选择，对比方法和问题变体相互对立，并描述行业中的AC状态。最后，我们的评论为研究人员和从业人员提供了AC领域的未来研究方向。

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。

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。

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。

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。

由于其数据效率，贝叶斯优化已经出现在昂贵的黑盒优化的最前沿。近年来，关于新贝叶斯优化算法及其应用的发展的研究激增。因此，本文试图对贝叶斯优化的最新进展进行全面和更新的调查，并确定有趣的开放问题。我们将贝叶斯优化的现有工作分为九个主要群体，并根据所提出的算法的动机和重点。对于每个类别，我们介绍了替代模型的构建和采集功能的适应的主要进步。最后，我们讨论了开放的问题，并提出了有希望的未来研究方向，尤其是在分布式和联合优化系统中的异质性，隐私保护和公平性方面。

在生物启发群体的成群制中拥挤的环境中，最近出现了SALP群优化（SSO）算法并立即获得了很多动量。灵感来自Salp殖民地的特殊空间排列，在领导者之后的长链中移位，该算法似乎提供了有趣的优化性能。然而，原创作品的特点是一些概念和数学缺陷，影响了对象的所有作品。在本手稿中，我们对SSO进行了一次关键审查，突出了文献中存在的所有问题及其对通过该算法进行的优化过程的负面影响。我们还提出了一个数学上正确的SSO版本，名为“修正的SALP Swarm Optimizer（ASSO）”，该SALP Swarm Optimizer（ASSO）修复了所有讨论的问题。我们在一系列定制的实验上基准测试ASOO的表现，表明它能够实现比原始SSO更好的结果。最后，我们进行了广泛的研究，旨在了解SSO及其变体是否提供与其他美术学相比的优势。实验结果，其中SSO不能优于简单的众所周知的核心学，表明科学界可以安全地放弃SSO。

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。

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.

Machine learning frameworks such as Genetic Programming (GP) and Reinforcement Learning (RL) are gaining popularity in flow control. This work presents a comparative analysis of the two, bench-marking some of their most representative algorithms against global optimization techniques such as Bayesian Optimization (BO) and Lipschitz global optimization (LIPO). First, we review the general framework of the model-free control problem, bringing together all methods as black-box optimization problems. Then, we test the control algorithms on three test cases. These are (1) the stabilization of a nonlinear dynamical system featuring frequency cross-talk, (2) the wave cancellation from a Burgers' flow and (3) the drag reduction in a cylinder wake flow. We present a comprehensive comparison to illustrate their differences in exploration versus exploitation and their balance between `model capacity' in the control law definition versus `required complexity'. We believe that such a comparison paves the way toward the hybridization of the various methods, and we offer some perspective on their future development in the literature on flow control problems.

最近几十年来，已经采用了用于解决各种多主体优化问题（MOPS）的多主体进化算法（MOEAS）的显着进步。但是，这些逐渐改善的MOEAS并不一定配备了精致的可扩展和可学习的解决问题的策略，这些策略能够应对缩放型拖把带来的新的和宏伟的挑战，并不断提高各种方面的复杂性或规模，主要包括昂贵的方面，包括昂贵的方面。功能评估，许多目标，大规模搜索空间，时变环境和多任务。在不同的情况下，它需要不同的思考来设计新的强大MOEAS，以有效地解决它们。在这种情况下，对可学习的MOEAS进行的研究，以机器学习技术进行缩放的拖把，在进化计算领域受到了广泛的关注。在本文中，我们从可扩展的拖把和可学习的MOEAS的分类学开始，然后分析将拖把构成对传统MOEAS的挑战的分析。然后，我们综合概述了可学习的MOEAS的最新进展，以求解各种扩展拖把，主要集中在三个有吸引力的有前途的方向上（即，可学习的环境选择的可学习的进化鉴别器，可学习的进化生物的可学习生殖发生器，以及可学习的进化转移，用于分享或分享或分享或进行分享或可学习的转移。不同问题域之间的经验）。在本文中提供了有关可学习的MOEAS的见解，以参考该领域的努力的一般踪迹。

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。

Decades of progress in simulation-based surrogate-assisted optimization and unprecedented growth in computational power have enabled researchers and practitioners to optimize previously intractable complex engineering problems. This paper investigates the possible benefit of a concurrent utilization of multiple simulation-based surrogate models to solve complex discrete optimization problems. To fulfill this, the so-called Self-Adaptive Multi-surrogate Assisted Efficient Global Optimization algorithm (SAMA-DiEGO), which features a two-stage online model management strategy, is proposed and further benchmarked on fifteen binary-encoded combinatorial and fifteen ordinal problems against several state-of-the-art non-surrogate or single surrogate assisted optimization algorithms. Our findings indicate that SAMA-DiEGO can rapidly converge to better solutions on a majority of the test problems, which shows the feasibility and advantage of using multiple surrogate models in optimizing discrete problems.

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。

最佳的井位置和井注射生产对于储层开发至关重要，以最大程度地利用项目寿命。荟萃分析算法在解决复杂，非线性和非连续优化问题方面表现出良好的性能。但是，在优化过程中涉及大量数值模拟运行。在这项工作中，提出了一种新颖，有效的数据驱动的进化算法，称为通用数据驱动的差异进化算法（GDDE），以减少在良好的设置和控制优化问题上运行的模拟数量。概率神经网络（PNN）被用作选择信息性和有前途的候选者的分类器，并且基于欧几里得距离的最不确定的候选者被预先筛选并使用数值模拟器进行评估。随后，局部替代模型是通过径向基函数（RBF）构建的，优化器发现的替代物的最佳构建，由数值模拟器评估以加速收敛。值得注意的是，RBF模型和PNN的形状因子是通过解决高参数次级优化的优化问题来优化的。结果表明，这项研究中提出的优化算法对于二维储层和卵模型的关节优化的良好选择优化问题非常有前途。

我们通过靶向位置突出的精英（PSO-TPME）大大提高了粒子群优化（PSO）的收敛速度和全局勘探能力。这三个关键创新介绍了认知和社会模型中的粒子分类，精英和突变。PSO-TPME针对五个流行的PSO变体进行了基准测试，用于多维函数，这些函数在优化领域中广泛采用，特别是收敛的准确性，收敛速度和发现全局最小值的能力。统计误差通过许多重复评估。该模拟表明，提出的PSO变体在收敛速率和精度按数量级优于其他变体。