本研究分析了随机超完备张量分解问题的优化景观，证明了所有局部最大值都是近似的全局最大值，为使用基于梯度的局部搜索算法解决非凸优化问题提供了理论支持。

Jun, 2017

本文从统计模型的角度出发，系统地讨论低秩矩阵分解非凸优化的可靠解法，总结出了两种方法：1. 根据问题特征设计初始值，进行迭代求解；2. 利用全局凸性分析，无需初始值，直接求解。文章阐述了这些方法在各种场景下的应用并剖析了其理论基础。

Sep, 2018

本文探讨了优化问题中的低维嵌入假设及其在约束条件下的优化，提出了一种低维度选择方法并在实例中展示。

Apr, 2017

本文旨在证明高维度空间中定义的某些非凸函数有一个只包含其临界点大部分的数值狭窄区间的存在，并通过对 MNIST 数据集中的师生网络的实验观察得出了类似的结论，并发现梯度下降和随机梯度下降方法可以在相同步数内达到此水平。

Dec, 2014

使用笛卡尔遗传编程优化间接编码方法中基因与权重之间的距离函数，提高了 GENE 在神经网络演化中的表现。

Mar, 2024

本文提出了一种直接在数据中嵌入冗余来处理缓慢任务的新方法，通过一些编码技巧将复制数据的策略转换到线性计算过程中，从而利用节点的任意变化在没有等待慢节点的情况下完成散列计算，并通过实验结果表明此方法的优势。

Nov, 2017

应用 LON 分析揭示了三种不同编码在机器人演化运动任务中所引发的适应度景观的结构，首次揭示了在 Morpho-evolution 领域中使用 LON 分析，这将有助于未来定制 ME 景观的新算法或操作符的设计。

Feb, 2024

通过使用图数据挖掘技术，本文提出了利用局部最优网络作为适应度景观的代理，以定性和定量分析探索这些景观中嵌入的潜在拓扑结构信息，从而解决了实际情况中推断相似性的困难。通过在三个经典组合优化问题上进行大规模实证实验，我们获得了支持同类景观之间在邻近维度存在结构相似性的确凿证据，并探究了不同问题类之间的景观关系。

Dec, 2023

本文提出了一种基于元学习的优化算法，适用于包含许多局部最小值的非凸损失表面优化问题，并重点研究了结构优化问题中的表现，实现了高效的探索和改进低能量最小值的速率，并在新任务上获得了效率提升。

Jul, 2021

该文提出了一种基于小块标记枚举的大图通用最小化方法，可用于复杂高阶能量的优化。该方法在曲率正则化等难解问题上表现优越，并通过一种新颖的积分几何方法直接评估小块的曲率。

Mar, 2013