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CEC2017
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新的超椭球密度采样加速高维优化
一种名为超椭球密度采样（HDS）的新采样策略已被开发出来，以改进高维优化。HDS通过在搜索空间中定义超椭球来生成非均匀采样序列，利用无监督学习算法专注于统计上更有希望的区域。当使用差分进化在CEC2017基准函数上与Sobol等均匀QMC方法进行测试时，HDS在最终解的几何平均误差方面显示出统计学上的显著改进，性能提升范围从11%到37%，具体取决于维度。
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新的 Bézier 游走演化框架通过自适应几何增强优化
研究人员推出了一种新颖的优化框架 Bézier Walk Evolution (BWE)，该框架使用由几何驱动的自适应轨迹构建。该方法将 Bézier 曲线与随机游走机制相结合，以平衡元启发式优化中的探索和利用。BWE 的自适应曲线阶数允许从广泛的全局搜索平滑过渡到集中的局部精炼，为传统的受自然启发的（优化）设计提供了一种可解释的替代方案。在基准函数和工程问题上的实验表明，与 L-SHADE 和 CMA-ES 等现有优化器相比，BWE…