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  1. RESEARCH · CL_254324 ·

    新方法增强了AI驱动的项目调度启发式算法

    研究人员开发了一种新的方法,利用代理辅助遗传编程(GP)来改进动态多模式项目调度的启发式规则。该研究侧重于表型特征(PC)以在有限的完全模拟预算内增强适应度估计。测试了三种编码方案——优先级值、排序和二进制——其中二进制编码结合欧氏距离显示出对代理辅助GP最有效和最稳健的指导。

  2. TOOL · CL_105207 ·

    New FMQA framework uses stage-dependent encoding for black-box optimization

    研究人员开发了一种用于因子分解机二次优化退火(FMQA)的阶段相关框架,以改进黑盒优化。这种新方法允许在代理学习阶段和伊辛机解搜索阶段使用不同的整数-二进制编码,解决了传统FMQA在整个过程中使用单一编码的局限性。所提出的框架在Rastrigin函数上进行了评估,结果表明独热编码对于学习阶段的性能至关重要,始终产生较低的残差误差。在更精细的离散化级别下,通过切换到域壁编码进行解搜索阶段,观察到了进一步的改进。