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MetaBBO
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JANUS模块通过雅各比对齐增强黑盒优化
研究人员开发了JANUS，一个新颖的即插即用模块，旨在增强基于种群的优化器，如CMA-ES。JANUS从最近的评估轨迹中提取局部几何信号，而无需替换宿主优化器，并为开发和探索候选者估计局部雅各比矩阵。该方法在各种维度上显著多数的BBOB函数上提高了性能，并在结构化和多目标任务（包括无人机路径规划）上取得了最佳结果，且没有离线训练成本。
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NeurGO框架为昂贵的优化问题生成精英候选者
研究人员开发了NeurGO，一种用于昂贵黑盒优化问题的新型生成框架。该方法直接从历史种群数据合成精英候选解决方案，无需评估大量劣质选项。通过采用基于注意力的编码器和质量多样性损失，NeurGO旨在捕捉搜索趋势并保持解决方案的多样性。在CEC 2008和COCO BBOB等标准测试套件上的实验表明，NeurGO在有限的评估预算内实现了卓越的优化性能和更快的收敛速度。