野火是一种高度普遍的多毒环境现象。这种现象的影响包括人类损失，环境破坏和高昂的经济成本。为了减轻这些效果，已经开发了几个计算机模拟系统，以根据一组输入参数预测火灾行为，也称为场景（风速和方向；温度；等）。但是，由于未知的变量值的不确定性，模拟的结果通常具有高度的误差，因为它们尚不清楚，或者由于其测量可能是不精确，错误或无法实时执行的。先前的工作提出了多种结果的组合，以减少这种不确定性。最先进的方法基于并行优化策略，该策略使用健身函数来指导所有可能场景之间的搜索。尽管这些方法显示了预测质量的改善，但它们具有与用于选择场景的算法有关的一些局限性。为了克服这些局限性，在这项工作中，我们建议应用新颖性搜索范式，该范围取代了目标函数的量度，以衡量所找到的解决方案的新颖性，这使搜索可以与彼此不同的行为不断生成解决方案。这种方法避免了本地Optima，并且可能能够找到有用的解决方案，而其他算法很难或无法找到。与现有方法一样，该提案也可以适用于其他传播模型（洪水，雪崩或滑坡）。

最近，我们强调了一个基本问题，该问题被认为是混淆算法优化的，即\ textit {Confing}与目标函数的目标。即使前者的定义很好，后者也可能并不明显，例如，在学习一种策略来导航迷宫以找到目标（客观）时，有效的目标函数\ textit {评估}策略可能不是一个简单的功能到目标的距离。我们建议自动化可能发现良好的目标功能的手段 - 此处得到的建议。我们提出\ textbf {s} iolution \ textbf {a} nd \ textbf {f} itness \ textbf {e} volution（\ textbf {safe}），a \ textit {comensalistic} coovolutionary algorithm候选解决方案和一系列候选目标功能。作为此概念原理的证明，我们表明安全不仅成功地发展了机器人迷宫领域内的解决方案，而且还可以在进化过程中衡量解决方案质量所需的目标函数。

基准套件提供了对进化算法解决问题能力的有用度量，但是组成问题通常太复杂了，无法清洁算法的优势和劣势。在这里，我们介绍了基准套件档案（``进化运行中的选择方案的诊断概述''），以实证分析有关剥削和探索重要方面的选择方案。利用从根本上是攀岩，但我们考虑两种情况：纯剥削，可以独立优化表示形式中的每个位置，并且受到限制的利用，在该位置之间，由于位置之间的相互作用，向上进展更加有限。当优化路径不太清楚时，需要探索；我们认为能够遵循多个独立的爬山途径和跨健身山谷的能力。这些场景的每种组合都会产生独特的适应性景观，有助于表征与给定选择方案相关的进化动力学。我们分析了六个流行的选择方案。锦标赛的选择和截断选择都在剥削指标方面表现出色，但在需要探索时表现不佳；相反，新颖的搜索在探索方面表现出色，但未能利用梯度。在克服欺骗时，健身共享表现良好，但在所有其他诊断方面都很差。非主导的分类是维持由居住在多个Optima居住的个体组成的不同人群的最佳选择，但努力有效利用梯度。词汇酶选择平衡搜索空间探索而不牺牲剥削，通常在诊断方面表现良好。我们的工作证明了诊断对快速建立对选择方案特征的直观理解的价值，然后可以将其用于改进或开发新的选择方法。

进化计算（EC）已被证明能够快速训练深人造神经网络（DNNS）来解决增强学习（RL）问题。虽然遗传算法（GA）非常适合利用既不具有欺骗性也不稀疏的奖励功能，但当奖励函数是这些功能时，它会挣扎。为此，在某些情况下，新颖的搜索（NS）已被证明能够超越梯度跟随优化器，而在其他情况下则表现不佳。我们提出了一种新算法：探索 - 探索$ \ gamma $ - 适应学习者（$ e^2 \ gamma al $或eyal）。通过保留动态大小的寻求新颖的代理商的利基市场，该算法可以维持人口多样性，并在可能的情况下利用奖励信号并探索其他奖励信号。该算法将GA的剥削能力和NS的勘探能力结合在一起，同时保持其简单性和优雅性。我们的实验表明，在大多数情况下，Eyal在与GA相当的情况下都胜过NS - 在某些情况下，它可以均优于两者。 Eyal还允许用其他算法（例如演化策略和惊喜搜索）代替利用组件（GA）和探索组件（NS）（NS），从而为未来的研究打开了大门。

In this paper we propose new probabilistic and dynamic (adaptive) strategies to create multi-method ensembles based on the Coral Reefs Optimization with Substrate Layers (CRO-SL) algorithm. The CRO-SL is an evolutionary-based ensemble approach, able to combine different search procedures within a single population. In this work we discuss two different probabilistic strategies to improve the algorithm. First, we defined the Probabilistic CRO-SL (PCRO-SL), which substitutes the substrates in the CRO-SL population by {\em tags} associated with each individual. Each tag represents a different operator which will modify the individual in the reproduction phase. In each generation of the algorithm, the tags are randomly assigned to the individuals with a similar probability, obtaining this way an ensemble with a more intense change in the application of different operators to a given individual than the original CRO-SL. The second strategy discussed in this paper is the Dynamical Probabilistic CRO-SL (DPCRO-SL), in which the probability of tag assignment is modified during the evolution of the algorithm, depending on the quality of the solutions generated in each substrate. Thus, the best substrates in the search process will be assigned with a higher probability that those which showed a worse performance during the search. We test the performance of the proposed probabilistic and dynamic ensembles in different optimization problems, including benchmark functions and a real application of wind turbines layout optimization, comparing the results obtained with that of existing algorithms in the literature.

分类是数据挖掘和机器学习领域中研究最多的任务之一，并且已经提出了文献中的许多作品来解决分类问题，以解决多个知识领域，例如医学，生物学，安全性和遥感。由于没有单个分类器可以为各种应用程序取得最佳结果，因此，一个很好的选择是采用分类器融合策略。分类器融合方法成功的关键点是属于合奏的分类器之间多样性和准确性的结合。借助文献中可用的大量分类模型，一个挑战是选择最终分类系统的最合适的分类器，从而产生了分类器选择策略的需求。我们通过基于一个称为CIF-E（分类器，初始化，健身函数和进化算法）的四步协议的分类器选择和融合的框架来解决这一点。我们按照提出的CIF-E协议实施和评估24种各种集合方法，并能够找到最准确的方法。在文献中最佳方法和许多其他基线中，还进行了比较分析。该实验表明，基于单变量分布算法（UMDA）的拟议进化方法可以超越许多著名的UCI数据集中最新的文献方法。

Metaheuristics are popularly used in various fields, and they have attracted much attention in the scientific and industrial communities. In recent years, the number of new metaheuristic names has been continuously growing. Generally, the inventors attribute the novelties of these new algorithms to inspirations from either biology, human behaviors, physics, or other phenomena. In addition, these new algorithms, compared against basic versions of other metaheuristics using classical benchmark problems without shift/rotation, show competitive performances. In this study, we exhaustively tabulate more than 500 metaheuristics. To comparatively evaluate the performance of the recent competitive variants and newly proposed metaheuristics, 11 newly proposed metaheuristics and 4 variants of established metaheuristics are comprehensively compared on the CEC2017 benchmark suite. In addition, whether these algorithms have a search bias to the center of the search space is investigated. The results show that the performance of the newly proposed EBCM (effective butterfly optimizer with covariance matrix adaptation) algorithm performs comparably to the 4 well performing variants of the established metaheuristics and possesses similar properties and behaviors, such as convergence, diversity, exploration and exploitation trade-offs, in many aspects. The performance of all 15 of the algorithms is likely to deteriorate due to certain transformations, while the 4 state-of-the-art metaheuristics are less affected by transformations such as the shifting of the global optimal point away from the center of the search space. It should be noted that, except EBCM, the other 10 new algorithms proposed mostly during 2019-2020 are inferior to the well performing 2017 variants of differential evolution and evolution strategy in terms of convergence speed and global search ability on CEC 2017 functions.

算法配置（AC）与对参数化算法最合适的参数配置的自动搜索有关。目前，文献中提出了各种各样的交流问题变体和方法。现有评论没有考虑到AC问题的所有衍生物，也没有提供完整的分类计划。为此，我们引入分类法以分别描述配置方法的交流问题和特征。我们回顾了分类法的镜头中现有的AC文献，概述相关的配置方法的设计选择，对比方法和问题变体相互对立，并描述行业中的AC状态。最后，我们的评论为研究人员和从业人员提供了AC领域的未来研究方向。

最近几十年来，已经采用了用于解决各种多主体优化问题（MOPS）的多主体进化算法（MOEAS）的显着进步。但是，这些逐渐改善的MOEAS并不一定配备了精致的可扩展和可学习的解决问题的策略，这些策略能够应对缩放型拖把带来的新的和宏伟的挑战，并不断提高各种方面的复杂性或规模，主要包括昂贵的方面，包括昂贵的方面。功能评估，许多目标，大规模搜索空间，时变环境和多任务。在不同的情况下，它需要不同的思考来设计新的强大MOEAS，以有效地解决它们。在这种情况下，对可学习的MOEAS进行的研究，以机器学习技术进行缩放的拖把，在进化计算领域受到了广泛的关注。在本文中，我们从可扩展的拖把和可学习的MOEAS的分类学开始，然后分析将拖把构成对传统MOEAS的挑战的分析。然后，我们综合概述了可学习的MOEAS的最新进展，以求解各种扩展拖把，主要集中在三个有吸引力的有前途的方向上（即，可学习的环境选择的可学习的进化鉴别器，可学习的进化生物的可学习生殖发生器，以及可学习的进化转移，用于分享或分享或分享或进行分享或可学习的转移。不同问题域之间的经验）。在本文中提供了有关可学习的MOEAS的见解，以参考该领域的努力的一般踪迹。

在神经结构的搜索算法设计（NAS）已经收到了很多关注，旨在提高性能和降低计算成本。尽管巨大的进步作出，很少有作者提出裁缝初始化技术NAS。然而，文献表明，一个好的初始一整套解决方案有助于找到最优解。因此，在这项研究中，我们提出了一个数据驱动的技术来初始化一个人口为基础的NAS算法。特别是，我们提出了一个两步法。首先，我们进行搜索空间的校准聚类分析，和第二，我们提取的重心，并利用它们来初始化NAS算法。我们的基准我们提出的针对使用三个人口为基础的算法，即遗传算法，进化算法，以及老化发展随机和拉丁方抽样方法初始化，上CIFAR-10。更具体地说，我们使用NAS-台-101利用NAS基准的可用性。结果表明，相比于随机和拉丁方抽样，所提出的初始化技术能够在各种搜索场景（不同的培训预算）达到显著的长期改善两个搜索基线，有时。此外，我们分析得到的溶液的分布，发现由数据驱动的初始化技术提供的人口使检索高健身和类似配置的局部最优（最大值）。

4月20日至22日，在马德里（西班牙）举行的EVO* 2022会议上提交了末期摘要。这些论文介绍了正在进行的研究和初步结果，这些结果研究了对不同问题的不同方法（主要是进化计算）的应用，其中大多数是现实世界中的方法。

传统的统计技术或元启发式学很难解决大多数现实世界的优化问题。主要困难与存在相当数量的局部Optima有关，这可能导致优化过程的过早收敛性。为了解决这个问题，我们提出了一种新型的启发式方法，用于构建原始功能的平滑替代模型。替代功能更容易优化，但保持原始坚固的健身景观的基本属性：全球最佳的位置。为了创建这样的替代模型，我们考虑通过自我调整健身函数增强的线性遗传编程方法。所提出的称为GP-FST-PSO替代模型的算法在搜索全局最优值和原始基准函数的视觉近似（在二维情况下）的视觉近似都可以达到令人满意的结果。

我们最近提出了安全的 - 解决方案和健身进化 - 一种相应的协调算法，该算法维持两个共同发展的人群：候选解决方案和候选目标函数的种群。我们表明，安全在机器人迷宫领域内发展溶液的成功。本文中，我们介绍了Safe的适应和对多目标问题的应用的研究，其中候选目标功能探索了每个目标的不同权重。尽管初步的结果表明，安全以及共同发展的解决方案和目标功能的概念可以识别一组类似的最佳多物镜解决方案，而无需显式使用帕累托前锋进行健身计算和父母选择。这些发现支持我们的假设，即安全算法概念不仅可以解决复杂的问题，而且可以适应多个目标问题的挑战。

大多数现实世界中的问题本质上都是多模式，由多个最佳值组成。多模式优化定义为找到函数的多个全局和局部优化（与单个解决方案相反）的过程。它使用户可以根据需要在不同的解决方案之间切换，同时仍保持最佳系统性能。基于经典梯度的方法未能用于优化问题，因为目标函数是不连续的或不可差的。与需要多个重新启动的经典优化技术相比，进化算法（EAS）能够在单个算法运行中以单个算法运行中的多个解决方案找到多个解决方案，以找到不同的解决方案。因此，已经提出了一些EA来解决此类问题。但是，差异进化（DE）算法是一种基于人群的启发式方法，可以解决此类优化问题，并且可以易于实施。多模式优化问题（MMOP）的潜在挑战是有效地搜索功能空间以准确地定位大多数峰。优化问题可能是最大程度地减少或最大化给定的目标函数，我们旨在解决本研究中多模式功能的最大化问题。因此，我们提出了一种称为增强对立差异进化（EODE）算法的算法来求解MMOP。拟议的算法已在IEEE进化计算（CEC）2013基准功能上进行了测试，并且与现有的最新方法相比，它取得了竞争性结果。

特征选择是一个棘手的问题，因此实用算法通常折衷对计算时间解的精度。在本文中，我们提出了利用近似，或代理人的多层次的一种新型的多阶段特征选择框架。这种框架允许使用的包装在计算上更多有效的方式方法，显著增加的特征选择的解决方案的质量可以实现的，尤其是在大型数据集。我们设计和评估是一个替代辅助遗传算法（SAGA），它利用这个概念在勘探早期阶段，引导进化搜索。 SAGA只有切换到在最后开发阶段评估原有的功能。我们证明了上限SAGA替代辅助阶段的运行时间是雪上加霜等于包装GA，而且更好地扩展为实例数高位复杂性的归纳算法。我们证明，使用来自UCI ML储存部14个集，在实践中SAGA显著降低与基线相比包装遗传算法（GA）的计算时间，而汇聚成显著精度更高的解决方案。我们的实验表明，SAGA能以接近最优的解决方案不是一个包装GA快三倍到达，平均。我们还展示了旨在防止代理人误导向错误的最优进化搜索进化控制方法的重要性。

过去已经表明，与解决多模式问题生成器的解决实例相比，多座丘陵策略与标准遗传算法相比有利。我们扩展了这项工作，并验证遗传算法中多样性保存技术的利用是否改变了比较结果。在两种情况下，我们这样做：（1）​​目标是找到全局最佳距离时，（2）当目标是找到所有Optima时。进行了数学分析，用于多设山丘算法，并通过实证研究进行了经验研究，以求解多模式问题生成器的实例，其中包括山丘策略以及遗传算法的数量，并使用遗传算法进行了元素。尽管小甲基元素改善了遗传算法的性能，但它仍然不如这类问题上的多尽山关闭策略。还提出了一种理想化的细分策略，并认为它的性能应接近任何进化算法在此类问题上可以做到的。

Data Centers are huge power consumers, both because of the energy required for computation and the cooling needed to keep servers below thermal redlining. The most common technique to minimize cooling costs is increasing data room temperature. However, to avoid reliability issues, and to enhance energy efficiency, there is a need to predict the temperature attained by servers under variable cooling setups. Due to the complex thermal dynamics of data rooms, accurate runtime data center temperature prediction has remained as an important challenge. By using Gramatical Evolution techniques, this paper presents a methodology for the generation of temperature models for data centers and the runtime prediction of CPU and inlet temperature under variable cooling setups. As opposed to time costly Computational Fluid Dynamics techniques, our models do not need specific knowledge about the problem, can be used in arbitrary data centers, re-trained if conditions change and have negligible overhead during runtime prediction. Our models have been trained and tested by using traces from real Data Center scenarios. Our results show how we can fully predict the temperature of the servers in a data rooms, with prediction errors below 2 C and 0.5 C in CPU and server inlet temperature respectively.

流量店调度（FSS）已被广泛研究，因为它在许多类型的领域中的应用，而人类参与者对这个问题带来了巨大挑战。人力调度捕捉注意力为各种熟练程度的分配工人对适当的阶段，这对生产效率具有重要意义。在本文中，我们提出了一种称为自编码Barnace交配优化器（SBMO）的新型算法，其解决了考虑工人熟练程度的FSS问题，定义为一个新问题，流店人力调度问题（FSMSP）。 SBMO算法的亮点是与编码方法，交叉和突变运算符的组合。此外，为了解决局部最佳问题，我们设计了邻居搜索方案。最后，进行了广泛的比较模拟，以证明所提出的SBMO的优越性。结果表明，与经典和流行的对应相比，SBMO近似比率，强大的稳定性和执行时间的有效性。

In today's uncertain and competitive market, where enterprises are subjected to increasingly shortened product life-cycles and frequent volume changes, reconfigurable manufacturing systems (RMS) applications play a significant role in the manufacturing industry's success. Despite the advantages offered by RMS, achieving a high-efficiency degree constitutes a challenging task for stakeholders and decision-makers when they face the trade-off decisions inherent in these complex systems. This study addresses work tasks and resource allocations to workstations together with buffer capacity allocation in RMS. The aim is to simultaneously maximize throughput and minimize total buffer capacity under fluctuating production volumes and capacity changes while considering the stochastic behavior of the system. An enhanced simulation-based multi-objective optimization (SMO) approach with customized simulation and optimization components is proposed to address the abovementioned challenges. Apart from presenting the optimal solutions subject to volume and capacity changes, the proposed approach support decision-makers with discovered knowledge to further understand the RMS design. In particular, this study presents a problem-specific customized SMO combined with a novel flexible pattern mining method for optimizing RMS and conducting post-optimal analyzes. To this extent, this study demonstrates the benefits of applying SMO and knowledge discovery methods for fast decision-support and production planning of RMS.