研究人员开发了一种新的基于置信度的排序方法，以提高进化算法在解决有噪声黑盒优化问题时的效率。该方法采用了一种计算效率高且能够处理同方差和异方差噪声的自适应采样策略。该方法在协方差矩阵自适应进化策略（CMA-ES）和遗传算法（GA）框架内实现，在各种测试问题上均表现出优于现有最先进方法的性能。 AI
影响 提高了AI研究和开发中使用的优化算法的效率和鲁棒性。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍优化问题新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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