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Metaheuristics
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基于方差演化理论分析蝙蝠算法参数设置
本文深入探讨了蝙蝠算法（一种进化计算算法）的参数设置的理论分析。研究人员证明，应用动力学系统理论并分析种群方差演化可以得出有效的参数范围。这种理论方法的结果与数值实验结果一致，为算法的探索、开发和收敛行为提供了见解。
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RACL方法通过推理代理控制增强元启发式学习
研究人员推出了一种新颖的推理-代理控制层（RACL），旨在增强元启发式学习。RACL将一个推理代理集成到现有优化器之上，使其能够在不改变核心约束的情况下控制优化器的搜索行为。该方法在车辆路径测试用例中表现出改进，优于现有策略，并显示出最小的计算开销。概念验证利用Codex作为循环中的推理代理，在优化过程中观察、解释和提出干预措施。