作为“进化计算研究中的新领域”，进化转移优化（ETO）将克服传统的零重复利用相关经验和知识的范式，这些范式在进化计算研究中解决了过去的问题。在通过ETO的计划申请中，可以为智能调度和绿色日程安排形成一个非常吸引人且高度竞争的框架“会议”，尤其是对于来自中国的“碳中立性”的誓言。据我们所知，当多目标优化问题“满足”离散案例中的单目标优化问题（而不是多任务优化）时，我们在此处安排的论文是一类ETO框架的第一项工作。更具体地说，可以通过新的核心转移机制和学习技巧来使用用于置换流程调度问题（PFSP）的新核心转移机制和学习技术，可以使用用于工业应用传达的关键知识，例如具有遗传算法的位置构建块。关于良好研究基准的广泛研究验证了我们提出的ETO-PFSP框架的企业有效性和巨大的普遍性。我们的调查（1）丰富了ETO框架，（2）有助于遗传算法和模因算法的基本基础的经典和基本理论，（3）（3）朝着通过范例和范式进行学习的范式进行进化调整的范式转移，中国“工业情报”的“基于知识和建筑块的计划”（KAB2S）。

进化转移优化（ETO）是“进化计算研究中的新领域”，该研究将避免在传统进化计算中解决的经验和知识零重复利用和知识。在通过ETO的计划申请中，它们之间的竞争性“会议”框架可能构成智能调度和绿色调度，尤其是在中国背景下的碳中立性。据我们所知，当多目标问题“满足”组合情况（而不是多任务优化）时，我们在此处进行的研究是ETO进行复杂优化的第一项。更具体地说，可以学习并转移置换流程调度问题（PFSP）之类的关键知识。对良好基准的实证研究证明了我们提出的ETO-PFSP框架的相对牢固的有效性和巨大的潜力。

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。

转移优化被理解为求解器之间的信息交换，以提高其性能，从过去几年中获得了群体和进化计算界的显着关注。这个研究区域很年轻，但以快速的节奏成长，是在一天后一天扩大的文学语料库的核心。不可否认的是，将转移优化的概念配制在实地上。然而，最近的贡献和我们在这一领域的经验中观察到的证据证实，迄今为止没有正确解决有关关键方面。这种短期沟通旨在将读者归于对这些问题的反思思考，提供理由为什么他们保持未解决，并呼吁紧急行动充分克服它们。具体而言，我们强调了进化多任务优化的三个关键点，可以说是在文献中最积极地研究的转移优化中的范例：i）多任务优化概念的合理性; ii）依靠进化计算和群体智能的一些提出的多任务方法的赞誉新的新颖性;和III）用于评估新提出的多任务算法的方法。我们与这种批评的最终目的是在这三个有问题方面观察到的弱点，因此前瞻性工作可以避免在同一个石头上绊倒，最终在正确的方向上实现宝贵的进步。

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。

近年来，行业和学术界的深度学习（DL）迅速发展。但是，找到DL模型的最佳超参数通常需要高计算成本和人类专业知识。为了减轻上述问题，进化计算（EC）作为一种强大的启发式搜索方法显示出在DL模型的自动设计中，所谓的进化深度学习（EDL）具有重要优势。本文旨在从自动化机器学习（AUTOML）的角度分析EDL。具体来说，我们首先从机器学习和EC阐明EDL，并将EDL视为优化问题。根据DL管道的说法，我们系统地介绍了EDL方法，从功能工程，模型生成到具有新的分类法的模型部署（即，什么以及如何发展/优化），专注于解决方案表示和搜索范式的讨论通过EC处理优化问题。最后，提出了关键的应用程序，开放问题以及可能有希望的未来研究线。这项调查回顾了EDL的最新发展，并为EDL的开发提供了有见地的指南。

Network structure evolves with time in the real world, and the discovery of changing communities in dynamic networks is an important research topic that poses challenging tasks. Most existing methods assume that no significant change in the network occurs; namely, the difference between adjacent snapshots is slight. However, great change exists in the real world usually. The great change in the network will result in the community detection algorithms are difficulty obtaining valuable information from the previous snapshot, leading to negative transfer for the next time steps. This paper focuses on dynamic community detection with substantial changes by integrating higher-order knowledge from the previous snapshots to aid the subsequent snapshots. Moreover, to improve search efficiency, a higher-order knowledge transfer strategy is designed to determine first-order and higher-order knowledge by detecting the similarity of the adjacency matrix of snapshots. In this way, our proposal can better keep the advantages of previous community detection results and transfer them to the next task. We conduct the experiments on four real-world networks, including the networks with great or minor changes. Experimental results in the low-similarity datasets demonstrate that higher-order knowledge is more valuable than first-order knowledge when the network changes significantly and keeps the advantage even if handling the high-similarity datasets. Our proposal can also guide other dynamic optimization problems with great changes.

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。

蒙特卡洛树搜索（MCT）是设计游戏机器人或解决顺序决策问题的强大方法。该方法依赖于平衡探索和开发的智能树搜索。MCT以模拟的形式进行随机抽样，并存储动作的统计数据，以在每个随后的迭代中做出更有教育的选择。然而，该方法已成为组合游戏的最新技术，但是，在更复杂的游戏（例如那些具有较高的分支因素或实时系列的游戏）以及各种实用领域（例如，运输，日程安排或安全性）有效的MCT应用程序通常需要其与问题有关的修改或与其他技术集成。这种特定领域的修改和混合方法是本调查的主要重点。最后一项主要的MCT调查已于2012年发布。自发布以来出现的贡献特别感兴趣。

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.

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。

流量店调度（FSS）已被广泛研究，因为它在许多类型的领域中的应用，而人类参与者对这个问题带来了巨大挑战。人力调度捕捉注意力为各种熟练程度的分配工人对适当的阶段，这对生产效率具有重要意义。在本文中，我们提出了一种称为自编码Barnace交配优化器（SBMO）的新型算法，其解决了考虑工人熟练程度的FSS问题，定义为一个新问题，流店人力调度问题（FSMSP）。 SBMO算法的亮点是与编码方法，交叉和突变运算符的组合。此外，为了解决局部最佳问题，我们设计了邻居搜索方案。最后，进行了广泛的比较模拟，以证明所提出的SBMO的优越性。结果表明，与经典和流行的对应相比，SBMO近似比率，强大的稳定性和执行时间的有效性。

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.

计算机视觉（CV）是涵盖广泛应用的人工智能中的一个重要领域。图像分析是CV的主要任务，目的是提取，分析和理解图像的视觉内容。但是，由于许多因素，图像之间的较高变化，高维度，域专业知识要求和图像扭曲，因此与图像相关的任务非常具有挑战性。进化计算方法（EC）方法已被广泛用于图像分析，并取得了重大成就。但是，没有对现有的EC方法进行图像分析的全面调查。为了填补这一空白，本文提供了一项全面的调查，涵盖了重要的图像分析任务的所有基本EC方法，包括边缘检测，图像分割，图像特征分析，图像分类，对象检测等。这项调查旨在通过讨论不同方法的贡献并探讨如何以及为什么将EC用于简历和图像分析，以更好地了解进化计算机视觉（ECV）。还讨论并总结了与该研究领域相关的应用，挑战，问题和趋势，以提供进一步的指南和未来研究的机会。

The following article presents a memetic algorithm with applying deep reinforcement learning (DRL) for solving practically oriented dual resource constrained flexible job shop scheduling problems (DRC-FJSSP). In recent years, there has been extensive research on DRL techniques, but without considering realistic, flexible and human-centered shopfloors. A research gap can be identified in the context of make-to-order oriented discontinuous manufacturing as it is often represented in medium-size companies with high service levels. From practical industry projects in this domain, we recognize requirements to depict flexible machines, human workers and capabilities, setup and processing operations, material arrival times, complex job paths with parallel tasks for bill of material (BOM) manufacturing, sequence-depended setup times and (partially) automated tasks. On the other hand, intensive research has been done on metaheuristics in the context of DRC-FJSSP. However, there is a lack of suitable and generic scheduling methods that can be holistically applied in sociotechnical production and assembly processes. In this paper, we first formulate an extended DRC-FJSSP induced by the practical requirements mentioned. Then we present our proposed hybrid framework with parallel computing for multicriteria optimization. Through numerical experiments with real-world data, we confirm that the framework generates feasible schedules efficiently and reliably. Utilizing DRL instead of random operations leads to better results and outperforms traditional approaches.

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。

本文介绍了更深层的扩展版本，这是一种基于搜索的仿真集成测试解决方案，该解决方案生成了用于测试基于神经网络的巷道式泳道系统的检测失败测试方案。在新提出的版本中，我们使用了一组新的生物启发的搜索算法，遗传算法（GA），$（{\ mu}+{\ lambda}）$和$（{\ mu}，{\ mu}，{\ lambda}），{\ lambda}） $进化策略（ES）和粒子群优化（PSO），利用了针对用于对测试场景进行建模的演示模型量身定制的优质人口种子和特定于域的交叉和突变操作。为了证明更深层次的新测试生成器的功能，我们就SBST 2021的网络物理系统测试竞赛中的五个参与工具进行了经验评估和比较。我们的评估显示了新提出的测试更深层次的发电机不仅代表了先前版本的可观改进，而且还被证明是有效和有效地引发相当数量的不同故障的测试方案，用于测试ML驱动的车道保存系统。在有限的测试时间预算，高目标故障严重性和严格的速度限制限制下，它们可以在促进测试方案多样性的同时触发几次失败。

即将开发我们呼叫所体现的系统的新一代越来越自主和自学习系统。在将这些系统部署到真实上下文中，我们面临各种工程挑战，因为它以有益的方式协调所体现的系统的行为至关重要，确保他们与我们以人为本的社会价值观的兼容性，并且设计可验证安全可靠的人类-Machine互动。我们正在争辩说，引发系统工程将来自嵌入到体现系统的温室，并确保动态联合的可信度，这种情况意识到的情境意识，意图，探索，探险，不断发展，主要是不可预测的，越来越自主的体现系统在不确定，复杂和不可预测的现实世界环境中。我们还识别了许多迫切性的系统挑战，包括可信赖的体现系统，包括强大而人为的AI，认知架构，不确定性量化，值得信赖的自融化以及持续的分析和保证。

组合优化问题在许多实际情况（例如物流和生产）中遇到，但是精确的解决方案尤其难以找到，通常对于大量的问题大小而言，通常是NP-HARD。为了计算近似解决方案，通常使用局部搜索的通用和特定问题的动物园。但是，哪种变体适用于哪种特定问题，即使对于专家来说也很难决定。在本文中，我们确定了这种本地搜索算法的三个独立算法方面，并将其在优化过程中正式选择为马尔可夫决策过程（MDP）。我们将深图神经网络设计为该MDP的策略模型，为当地搜索提供了一个名为Neurols的局部搜索控制器。充分的实验证据表明，神经元能够胜过操作研究和最新基于机器学习的方法的众所周知的通用本地搜索控制器。

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。