This research explores substitution of the fittest (SF), a technique designed to counteract the problem of disengagement in two-population competitive coevolutionary genetic algorithms. SF is domain-independent and requires no calibration. We first perform a controlled comparative evaluation of SF's ability to maintain engagement and discover optimal solutions in a minimal toy domain. Experimental results demonstrate that SF is able to maintain engagement better than other techniques in the literature. We then address the more complex real-world problem of evolving recommendations for health and well-being. We introduce a coevolutionary extension of EvoRecSys, a previously published evolutionary recommender system. We demonstrate that SF is able to maintain engagement better than other techniques in the literature, and the resultant recommendations using SF are higher quality and more diverse than those produced by EvoRecSys.

语义已成为遗传编程（GP）研究的关键话题。语义是指在数据集上运行时GP个体的输出（行为）。专注于单目标GP中语义多样性的大多数作品表明它在进化搜索方面是非常有益的。令人惊讶的是，在多目标GP（MOGP）中，在语义中进行了小型研究。在这项工作中，我们跨越我们对Mogp中语义的理解，提出SDO：基于语义的距离作为额外标准。这自然鼓励Mogp中的语义多样性。为此，我们在第一个帕累托前面的较密集的区域（最有前途的前沿）找到一个枢轴。然后，这用于计算枢轴与人群中的每个人之间的距离。然后将所得到的距离用作优化以优化以偏及语义分集的额外标准。我们还使用其他基于语义的方法作为基准，称为基于语义相似性的交叉和语义的拥挤距离。此外，我们也使用NSGA-II和SPEA2进行比较。我们使用高度不平衡二进制分类问题，一致地展示我们所提出的SDO方法如何产生更多非主导的解决方案和更好的多样性，导致更好的统计学显着的结果，与其他四种方法相比，使用超卓越症结果作为评估措施。

基准套件提供了对进化算法解决问题能力的有用度量，但是组成问题通常太复杂了，无法清洁算法的优势和劣势。在这里，我们介绍了基准套件档案（``进化运行中的选择方案的诊断概述''），以实证分析有关剥削和探索重要方面的选择方案。利用从根本上是攀岩，但我们考虑两种情况：纯剥削，可以独立优化表示形式中的每个位置，并且受到限制的利用，在该位置之间，由于位置之间的相互作用，向上进展更加有限。当优化路径不太清楚时，需要探索；我们认为能够遵循多个独立的爬山途径和跨健身山谷的能力。这些场景的每种组合都会产生独特的适应性景观，有助于表征与给定选择方案相关的进化动力学。我们分析了六个流行的选择方案。锦标赛的选择和截断选择都在剥削指标方面表现出色，但在需要探索时表现不佳；相反，新颖的搜索在探索方面表现出色，但未能利用梯度。在克服欺骗时，健身共享表现良好，但在所有其他诊断方面都很差。非主导的分类是维持由居住在多个Optima居住的个体组成的不同人群的最佳选择，但努力有效利用梯度。词汇酶选择平衡搜索空间探索而不牺牲剥削，通常在诊断方面表现良好。我们的工作证明了诊断对快速建立对选择方案特征的直观理解的价值，然后可以将其用于改进或开发新的选择方法。

过去已经表明，与解决多模式问题生成器的解决实例相比，多座丘陵策略与标准遗传算法相比有利。我们扩展了这项工作，并验证遗传算法中多样性保存技术的利用是否改变了比较结果。在两种情况下，我们这样做：（1）​​目标是找到全局最佳距离时，（2）当目标是找到所有Optima时。进行了数学分析，用于多设山丘算法，并通过实证研究进行了经验研究，以求解多模式问题生成器的实例，其中包括山丘策略以及遗传算法的数量，并使用遗传算法进行了元素。尽管小甲基元素改善了遗传算法的性能，但它仍然不如这类问题上的多尽山关闭策略。还提出了一种理想化的细分策略，并认为它的性能应接近任何进化算法在此类问题上可以做到的。

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。

离散基因监管网络（GRNS）在鲁棒性和模块化的研究中起着至关重要的作用。评估GRNS稳健性的常见方法是测量它们调节一组扰动基因激活图案回到其未受干扰的形式的能力。通常，通过收集通过基因激活模式的预定分布产生的随机样品来获得扰动。这种采样方法引入了随机性，否定动态。这种动态施加在已经复杂的健身景观之上。因此，在使用采样的情况下，重要的是要理解哪种效果来自健身景观的结构，并且从施加的动力学产生。健身功能的随机性也会导致重现性和实验后分析中的困难。通过考虑基因活性模式的完全分布，我们制定确定性分布适应性评估，以避免适应性评估中的随机性。这种健身评估有助于重复性。其确定性允许我们在健身上确定理论界，从而确定算法是否达到了全局最优。它使我们能够将问题域与嘈杂的健身评估的影响区分开来，从而解决〜\ CiteT {espinosa2010Specialization}问题领域的行为中的两个剩余异常。我们还揭示了解决方案GRNS的一些属性，使它们具有稳健和模块化，导致对问题域的性质更深入了解。我们通过讨论潜在的方向来模拟和理解较大，更复杂的域中的模块化的出现，这是产生更有用的模块化解决方案的关键，并理解生物系统中的模块化的难以。

为了协助游戏开发人员制作游戏NPC，我们展示了EvolvingBehavior，这是一种新颖的工具，用于基因编程，以在不真实的引擎4中发展行为树4.在初步评估中，我们将演变的行为与我们的研究人员设计的手工制作的树木和随机的树木进行了比较 - 在3D生存游戏中种植的树木。我们发现，在这种情况下，EvolvingBehavior能够产生行为，以实现设计师的目标。最后，我们讨论了共同创造游戏AI设计工具的探索的含义和未来途径，以及行为树进化的挑战和困难。

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。

最近，已经进行了NSGA-II的第一个数学运行时分析，这是最常见的多目标进化算法（Zheng，Liu，Doerr（AAAI 2022））。继续这一研究方向，我们证明了NSGA-II在使用交叉时，渐近渐近地测试了OneJumpZeroJump基准测试。这是NSGA-II首次证明这种交叉的优势。我们的论点可以转移到单目标优化。然后，他们证明，跨界可以以不同的方式加速$（\ MU+1）$遗传算法，并且比以前更为明显。我们的实验证实了交叉的附加值，并表明观察到的加速度甚至比我们的证明所能保证的要大。

同时发展机器人的形态（体）和控制器（大脑）可能导致后代遗传体和大脑之间的不匹配。为了缓解这个问题，相对较早地提出了通过所谓的生活框架的所谓的生命框架的学习期。但是，实证评估仍缺乏迄今为止。在本文中，我们研究了这种学习机制与不同视角的影响。使用广泛的模拟，我们认为，与纯粹的进化方法相比，学习可以大大提高任务性能并减少一定适合水平所需的几代人数。此外，虽然学习只直接影响控制器，但我们证明了进化的形态也将是不同的。这提供了定量演示，即大脑的变化可以诱导体内的变化。最后，我们研究了给定体学习的能力量化的形态智力的概念。我们观察到学习三角洲，继承与学习大脑之间的性能差异，在整个进化过程中都在增长。这表明演化正在生产具有越来越多的可塑性的机器人，即连续几代变得越来越好，更好的学习者，这反过来使它们更好，在给定的任务中更好地更好。总而言之，我们的结果表明，生活的三角形不仅是理论兴趣的概念，而且是一种具有实际好处的系统架构。

自动适应玩家的游戏内容打开新的游戏开发门。在本文中，我们提出了一种使用人物代理和经验指标的架构，这使得能够在进行针对特定玩家人物的程序生成的水平。使用我们的游戏“Grave Rave”，我们证明了这种方法成功地适应了三个不同的三种不同体验指标的基于法则的角色代理。此外，该适应性被证明是特定的，这意味着水平是人的意识，而不仅仅是关于所选度量的一般优化。

本文描述了进化算法的固有力量。该功率取决于遗传编码的计算特性。有了一些编码，两个父母与简单的跨界操作员重新组合可以从儿童表型的任意分布中取样。此类编码在本文中称为\ emph {表达式编码}。通用函数近似值，包括遗传编程和神经网络的流行进化底物，可用于构建表达性编码。值得注意的是，这种方法不必仅应用于表型是一个函数的域：即使优化静态结构（例如二进制向量），也可以达到表现力。这样简单的设置使理论上表征表达性编码是可能的：在各种测试问题上，表达性编码被证明可以实现超过标准直接编码的超级指数收敛的速度。结论是，在诸如遗传编程，神经进化，遗传算法和理论之类的进化计算领域中，表达式编码可以成为理解和实现全部进化力量的关键。

合奏学习在机器学习方面取得了成功，比其他学习方法具有重大优势。袋装是一种突出的合奏学习方法，它创建了被称为袋子的数据子组，该数据被单独的机器学习方法（例如决策树）培训。随机森林是学习过程中具有其他功能的袋装的重要例子。 \ textColor {black} {当单个学习者具有较高的偏见时，包装的限制是汇总预测中的高偏置（模型不足）。}进化算法已突出用于优化问题，并且也用于机器学习。进化算法是无梯度的方法，具有多种候选解决方案，可维持创建新解决方案的多样性。在传统的包装合奏学习中，制作了一次袋子，而在培训示例方面，内容是在学习过程中固定的。在我们的论文中，我们提出了进化装袋的合奏学习，我们利用进化算法来发展袋子的内容，以通过迭代袋中提供多样性来增强合奏。结果表明，在某些约束下，我们的进化合奏装袋方法优于几个基准数据集的常规合奏方法（包装和随机森林）。进化装袋可以固有地维持一套不同的行李，而无需牺牲任何数据。

在这项工作中，我们考虑了视频游戏水平的程序内容生成问题。先前的方法依赖于能够生成不同级别的进化搜索方法，但是这一代过程很慢，这在实时设置中是有问题的。还提出了加强学习（RL）来解决相同的问题，尽管水平生成很快，但训练时间可能非常昂贵。我们提出了一个框架，以解决结合ES和RL的过程内容生成问题。特别是，我们的方法首先使用ES来生成一系列级别，然后使用行为克隆将这些级别的级别分配到策略中，然后可以查询该级别以快速产生新的水平。我们将方法应用于迷宫游戏和Super Mario Bros，结果表明我们的方法实际上会减少水平生成所需的时间，尤其是在需要越来越多的有效水平时。

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。

分类器通常在时间约束的设置中使用，其中必须将标签分配给快速输入。为了解决这些方案，预算的多级分类器（MSC）通过一系列部分特征获取和评估步骤，直到可以进行自信的预测，通过一系列部分特征获取和评估步骤输入。这允许快速评估，可以在时间关键实例中预防昂贵的不必要的特征获取。然而，MSCs的性能对几个设计方面非常敏感 - 使这些系统的优化成为一个重要但困难的问题。为了近似最初的难以应变的组合问题，电流对MSC配置的方法依赖于良好的代理损失函数占两个主要目标（处理成本，错误）。这些方法在许多情况下证明是有用的，但受到分析限制（凸，平滑等）的限制，并且不管理额外的性能目标。值得注意的是，这些方法没有明确地解释实时检测系统的一个重要方面 - 满足风险厌恶监视器施加的一些置信标准的“可接受”预测的比率。本文提出了一种特定于特定于问题的遗传算法的EMSCO，其包括终端拒绝选项，以便犹豫不决预测，并将MSC设计视为具有不同目标的进化优化问题（准确性，成本，覆盖）。该算法的设计强调了Pareto效率，同时尊重通过独特的标定化概念聚合性能的概念。进行实验以展示EMSCO在各种θ（k ^ n）解决方案空间中找到全球最佳的能力，并且多个实验表明EMSCO与替代预算方法具有竞争力。

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。

当在安全 - 关键系统中使用深层神经网络（DNN）时，工程师应确定在测试过程中观察到的与故障（即错误输出）相关的安全风险。对于DNN处理图像，工程师在视觉上检查所有引起故障的图像以确定它们之间的共同特征。这种特征对应于危害触发事件（例如，低照明），这是安全分析的重要输入。尽管内容丰富，但这种活动却昂贵且容易出错。为了支持此类安全分析实践，我们提出了SEDE，该技术可为失败，现实世界图像中的共同点生成可读的描述，并通过有效的再培训改善DNN。 SEDE利用了通常用于网络物理系统的模拟器的可用性。它依靠遗传算法来驱动模拟器来生成与测试集中诱导失败的现实世界图像相似的图像。然后，它采用规则学习算法来得出以模拟器参数值捕获共同点的表达式。然后，派生表达式用于生成其他图像以重新训练和改进DNN。随着DNN执行车载传感任务，SEDE成功地表征了导致DNN精度下降的危险触发事件。此外，SEDE启用了重新培训，从而导致DNN准确性的显着提高，最高18个百分点。

可持续消费旨在最大限度地减少使用服务和产品的环境和社会影响。服务和产品的过度消耗导致潜在的自然资源耗尽和社会不平等，因为对商品和服务的访问变得更具挑战性。在日常生活中，一个人可以通过大大改变他们的生活方式选择并可能违背其个人价值观或愿望来实现更可持续的购买。相反，实现可持续消费，同时考虑个人价值观是一个更复杂的任务，因为在努力满足环境和个人目标时出现潜在的权衡。本文重点介绍了推荐系统的价值敏感设计，使消费者能够在尊重其个人价值观的同时提高购物的可持续性。可持续消费的价值敏感建议被形式化为多目标优化问题，每个目标都代表不同的可持续性目标和个人价值。新颖和现有的多目标算法计算解决此问题的解决方案。该解决方案被提出为消费者的个性化可持续篮子建议。这些建议在合成数据集中进行了评估，其中包括来自相关科学和组织报告的三个建立的现实数据集。合成数据集包含有关产品价格，营养价值和环境影响指标的定量数据，例如温室气体排放和水占地面积。推荐的篮子与消费者购买的篮子高度相似，并与可持续发展目标和与健康，支出和品味相关的个人价值观对齐。即使消费者只接受一小部分建议，也观察到环境影响的相当大降低。