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CEC 2017
CEC 2017
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新的叶片脱落优化技术表现出竞争力
研究人员引入了一种名为叶片脱落优化（LAO）的新优化技术，该技术将基于阈值的选择形式化为一种评估门控架构。该方法涉及在变异之前测试现有解，并且仅在上下文压力超过内在强度时才生成替代解。一个实例化版本LAO-Core在CEC 2017基准套件上，在10、30和50维下，在有限的评估预算下，在九种优化器中取得了第三好的平均Friedman排名。进一步的分析表明，虽然漂移是有害的，但其他辅助层并未显示出稳健的独立优势，并且多样性调制影响了后…
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新型冠状病毒优化算法在基准测试中名列前茅
研究人员开发了冠状病毒优化算法（COA），这是一个受 SARS-CoV-2 机制启发的用于全局优化任务的新型进化框架。该算法将生物过程映射到搜索算子，并融入了精英引导吸引和自适应参数变化等元素。COA 在 29 个基准函数上与另外 15 个优化器进行了评估，取得了最佳的弗里德曼排名，并展示了强大的性能，尤其是在组合函数上。
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新框架剖析CEC 2017基准变换以进行算法分析
研究人员开发了一个新框架，可以在CEC 2017基准测试中独立控制偏差、偏移和旋转变换。这使得能够更精细地分析这些变换如何单独影响算法行为，特别是诊断混合海洋捕食者算法（hMPA）。该研究改编了动态边界深度单纯形分类器（DSC和eDSC）来分析所有八种偏差-偏移-旋转配置，结果表明，偏移通常会降低目标值，单独的旋转影响很小，而偏移-旋转组合显示出与对照组最一致的偏差。