敦促智能技术实现开放式无线电接入网络（O-RAN）中计算资源的自动分配，以节省计算资源，提高它们的利用率并降低延迟。但是，要解决此资源分配问题的现有问题制定是不合适的，因为它定义了以不适当的方式为资源的容量实用性，并且往往会导致太多延迟。此外，只有在贪婪的搜索基于贪婪搜索的情况下才能解决现有问题，这并不理想，因为它可能会被粘在本地最佳擎天。考虑到那些，提出了一种更好地描述问题的新配方。另外，作为众所周知的全球搜索元启发式方法，设计了一种用于解决新问题制定的进化算法（EA），以找到资源分配方案，以主动和动态地部署计算资源以用于处理即将到来的流量数据。在几个现实世界数据集和新生成的人工数据集中进行的实验研究，具有超出现实世界数据集的具有更多特性的实验数据集已经在不同参数设置下显示了基线贪婪算法的显着优越性。此外，采用实验研究来比较所提出的EA和两种变体，以指示不同算法选择的影响。

聚类算法的全面基准是困难的两个关键因素：（i）〜这种无监督的学习方法的独特数学定义和（ii）〜某些聚类算法采用的生成模型或群集标准之间的依赖性的依赖性内部集群验证。因此，对严格基准测试的最佳做法没有达成共识，以及是否有可能在给定申请的背景之外。在这里，我们认为合成数据集必须继续在群集算法的评估中发挥重要作用，但这需要构建适当地涵盖影响聚类算法性能的各种属性集的基准。通过我们的框架，我们展示了重要的角色进化算法，以支持灵活的这种基准，允许简单的修改和扩展。我们说明了我们框架的两种可能用途：（i）〜基准数据的演变与一组手派生属性和（ii）〜生成梳理给定对算法之间的性能差异的数据集。我们的作品对设计集群基准的设计具有足够挑战广泛算法的集群基准，并进一步了解特定方法的优势和弱点。

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。

由于传感器，社交媒体等，过去几十年来，数据流的分析已经受到相当大的关注。它旨在识别无序，无限和不断发展的观察流中的模式。聚类此类数据需要一些时间和内存的限制。本文介绍了一种新的数据流群集方法（IMOC流）。与其他聚类算法不同，这种方法使用两个不同的目标函数来捕获数据的不同方面。 IMOC流的目标是：1）通过使用空闲时间来减少计算时间以应用遗传操作并增强解决方案。 2）通过引入新的树概要来减少内存分配。 3）通过使用多目标框架查找任意形状的群集。我们对高维流数据集进行了实验研究，并将其与众所周知的流聚类技术进行了比较。实验表明我们的方法在优化时间和内存的同时在任意形状，紧凑且分开的群集中分区数据流的能力。我们的方法在NMI和Arand测量方面也表现出大部分流算法。

Performance debugging in production is a fundamental activity in modern service-based systems. The diagnosis of performance issues is often time-consuming, since it requires thorough inspection of large volumes of traces and performance indices. In this paper we present DeLag, a novel automated search-based approach for diagnosing performance issues in service-based systems. DeLag identifies subsets of requests that show, in the combination of their Remote Procedure Call execution times, symptoms of potentially relevant performance issues. We call such symptoms Latency Degradation Patterns. DeLag simultaneously searches for multiple latency degradation patterns while optimizing precision, recall and latency dissimilarity. Experimentation on 700 datasets of requests generated from two microservice-based systems shows that our approach provides better and more stable effectiveness than three state-of-the-art approaches and general purpose machine learning clustering algorithms. DeLag is more effective than all baseline techniques in at least one case study (with p $\leq$ 0.05 and non-negligible effect size). Moreover, DeLag outperforms in terms of efficiency the second and the third most effective baseline techniques on the largest datasets used in our evaluation (up to 22%).

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。

在带有电动车队的乘车系统中，充电是一个复杂的决策过程。大多数电动汽车（EV）出租车服务要求驾驶员做出利己主义决定，从而导致分散的临时充电策略。车辆之间通常缺乏或不共享移动性系统的当前状态，因此无法做出最佳的决定。大多数现有方法都不将时间，位置和持续时间结合到全面的控制算法中，也不适合实时操作。因此，我们提出了一种实时预测性充电方法，用于使用一个名为“闲置时间开发（ITX）”的单个操作员进行乘车服务，该方法预测了车辆闲置并利用这些时期来收获能量的时期。它依靠图形卷积网络和线性分配算法来设计最佳的车辆和充电站配对，以最大程度地提高利用的空闲时间。我们通过对纽约市现实世界数据集的广泛模拟研究评估了我们的方法。结果表明，就货币奖励功能而言，ITX的表现优于所有基线方法至少提高5％（相当于6,000个车辆操作的$ 70,000），该奖励奖励功能的建模旨在复制现实世界中乘车系统的盈利能力。此外，与基线方法相比，ITX可以将延迟至少减少4.68％，并且通常通过促进顾客在整个车队中更好地传播乘客的舒适度。我们的结果还表明，ITX使车辆能够在白天收获能量，稳定电池水平，并增加需求意外激增的弹性。最后，与表现最佳的基线策略相比，峰值负载减少了17.39％，这使网格操作员受益，并为更可持续的电网使用铺平了道路。

It is crucial for the service provider to comprehend and forecast mobile traffic in large-scale cellular networks in order to govern and manage mechanisms for base station placement, load balancing, and network planning. The purpose of this article is to extract and simulate traffic patterns from more than 14,000 cells that have been installed in different metropolitan areas. To do this, we create, implement, and assess a method in which cells are first categorized by their point of interest and then clustered based on the temporal distribution of cells in each region. The proposed model has been tested using real-world 5G mobile traffic datasets collected over 31 weeks in various cities. We found that our proposed model performed well in predicting mobile traffic patterns up to 2 weeks in advance. Our model outperformed the base model in most areas of interest and generally achieved up to 15\% less prediction error compared to the na\"ive approach. This indicates that our approach is effective in predicting mobile traffic patterns in large-scale cellular networks.

In today's uncertain and competitive market, where enterprises are subjected to increasingly shortened product life-cycles and frequent volume changes, reconfigurable manufacturing systems (RMS) applications play a significant role in the manufacturing industry's success. Despite the advantages offered by RMS, achieving a high-efficiency degree constitutes a challenging task for stakeholders and decision-makers when they face the trade-off decisions inherent in these complex systems. This study addresses work tasks and resource allocations to workstations together with buffer capacity allocation in RMS. The aim is to simultaneously maximize throughput and minimize total buffer capacity under fluctuating production volumes and capacity changes while considering the stochastic behavior of the system. An enhanced simulation-based multi-objective optimization (SMO) approach with customized simulation and optimization components is proposed to address the abovementioned challenges. Apart from presenting the optimal solutions subject to volume and capacity changes, the proposed approach support decision-makers with discovered knowledge to further understand the RMS design. In particular, this study presents a problem-specific customized SMO combined with a novel flexible pattern mining method for optimizing RMS and conducting post-optimal analyzes. To this extent, this study demonstrates the benefits of applying SMO and knowledge discovery methods for fast decision-support and production planning of RMS.

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.

在时间序列预测的各种软计算方法中，模糊认知地图（FCM）已经显示出显着的结果作为模拟和分析复杂系统动态的工具。 FCM具有与经常性神经网络的相似之处，可以被分类为神经模糊方法。换句话说，FCMS是模糊逻辑，神经网络和专家系统方面的混合，它作为模拟和研究复杂系统的动态行为的强大工具。最有趣的特征是知识解释性，动态特征和学习能力。本调查纸的目标主要是在文献中提出的最相关和最近的基于FCCM的时间序列预测模型概述。此外，本文认为介绍FCM模型和学习方法的基础。此外，该调查提供了一些旨在提高FCM的能力的一些想法，以便在处理非稳定性数据和可扩展性问题等现实实验中涵盖一些挑战。此外，具有快速学习算法的FCMS是该领域的主要问题之一。

空间数据在应对与城市相关的任务中的作用近年来一直在增长。要在机器学习模型中使用它们，通常需要将它们转换为向量表示，这导致了空间数据表示学习领域的开发。还有一种越来越多的各种空间数据类型，提出了一种表示学习方法。迄今为止，公共交通时间表迄今未被用于一个城市地区的学习陈述的任务。在这项工作中，开发了一种方法来将公共交通可用性信息嵌入到矢量空间中。要对其申请进行实验，从48个城市收集公共交通时间表。使用H3空间索引方法，它们被分成微区域。还提出了一种方法来识别具有类似公共交通报价特征的地区。在其基础上，定义了该地区的公共交通报价的多层次类型。本文表明，所提出的表示方法可以识别城市之间具有相似公共交通特性的微区域，并且可用于评估城市中可用的公共交通的质量。

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。

急诊科（EDS）的表现对于任何医疗保健系统都非常重要，因为它们是许多患者的入口处。但是，除其他因素外，患者敏锐度水平和访问患者的相应治疗要求的变异性对决策者构成了重大挑战。平衡患者的等待时间首先是由医生与所有敏锐度水平的总长度相处的，对于维持所有患者的可接受的操作表现至关重要。为了解决这些要求在为患者分配空闲资源时，过去提出了几种方法，包括累积的优先排队（APQ）方法。 APQ方法在系统和敏锐度水平方面将优先评分线性分配给患者。因此，选择决策基于一个简单的系统表示，该表示作为选择功能的输入。本文研究了基于机器学习（ML）的患者选择方法的潜力。它假设对于大量的培训数据，包括多种不同的系统状态，（接近）最佳分配可以通过（启发式）优化器计算出关于所选的性能指标，并旨在模仿此类最佳行为。应用于新情况。因此，它结合了系统的全面状态表示和复杂的非线性选择函数。拟议方法的动机是，高质量的选择决策可能取决于描述ED当前状态的各种因素，而不仅限于等待时间，而这些因素可以由ML模型捕获和利用。结果表明，所提出的方法显着优于大多数评估设置的APQ方法

空间优化问题（SOP）的特征是管理决策变量，目标和/或约束功能的空间关系。在本文中，我们关注一种称为空间分区的特定类型的SOP，这是一个组合问题，这是由于存在离散空间单元。精确的优化方法不会随着问题的大小而扩展，尤其是在可行的时间限制内。这促使我们开发基于人群的元启发式学来解决此类SOP。但是，这些基于人群的方法采用的搜索操作员主要是为实参与者连续优化问题而设计的。为了使这些方法适应SOP，我们将域知识应用于设计空间感知的搜索操作员，以在保留空间约束的同时有效地通过离散搜索空间进行有效搜索。为此，我们提出了一种简单而有效的算法，称为基于群的空间模因算法（空间），并在学校（RE）区域问题上进行测试。对现实世界数据集进行了详细的实验研究，以评估空间的性能。此外，进行消融研究以了解空间各个组成部分的作用。此外，我们讨论空间〜如何在现实生活计划过程及其对不同方案的适用性并激发未来的研究方向有帮助。

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。

本文提出了一种新的方法，称为模块化语法进化（MGE），以验证以下假设，即限制了神经进化的解决方案空间到模块化和简单的神经网络，可以有效地生成较小，更结构化的神经网络，同时提供可接受的（在某些方面）案例优于大型数据集的精度。 MGE还在两个方向上增强了最新的语法演化（GE）方法。首先，MGE的表示是模块化的，因为每个个体都有一组基因，并且每个基因都通过语法规则映射到神经元。其次，所提出的表示形式减轻了GE的两个重要缺点，即表示较低的表示性和弱位置，以生成具有大量神经元的模块化和多层网络。我们使用MGE定义和评估具有和不具有模块化的五种不同形式的结构，并找到没有耦合更有效的单层模块。我们的实验表明，模块化有助于更快地找到更好的神经网络。我们使用了十个具有不同尺寸，功能计数和输出类计数的众所周知的分类基准验证了提出的方法。我们的实验结果表明，MGE相对于现有的神经进化方法提供了卓越的准确性，并且返回分类器比其他机器学习生成的分类器要简单得多。最后，我们从经验上证明，MGE在局部性和可伸缩性属性方面优于其他GE方法。

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。