人工智能中的元启发式算法及其在生物信息学、生物统计学、生态学和制造业中的应用

Aug, 2023

人工智能中的元启发式算法及其在生物信息学、生物统计学、生态学和制造业中的应用

Metaheuristic Algorithms in Artificial Intelligence with Applications to Bioinformatics, Biostatistics, Ecology and, the Manufacturing Industries

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Elvis Han Cui, Zizhao Zhang, Culsome Junwen Chen, Weng Kee Wong

TL;DR应用竞争性带突变主体的自然启发元启发式算法（CSO-MA），在统计科学的各种优化问题中展示其灵活性和相对于竞争对手的出色表现。

Abstract

nature-inspired metaheuristic algorithms are important components of artificial intelligence, and are increasingly used across disciplines to tackle various types of challenging optimization problems. We apply a

nature-inspired metaheuristic algorithms competitive swarm optimizer with mutated agents (cso-ma)optimization problems statistical sciences applications

发现论文，激发创造

自然启发的进化群体优化算法在生物医学图像和信号处理中的应用 —— 一项系统评述

本文通过回顾 28 篇最新的同行评审相关文章和 26 种自然启发式算法的应用，对其进行归类以帮助读者了解这些算法的可靠性和探索阶段，并讨论了这些算法在生物医学信号处理和生物医学图像处理中的应用。

Oct, 2023

500 + 自然启发式元启发式算法的性能评估和详尽列表

本研究对 500 多个元启发式算法进行了详尽的调查，并重点比较了 11 个新的和 4 个已有的元启发式算法对 CEC2017 基准函数集的竞争性表现，结果显示 EBCM 性能优良，不输于现有的元启发式算法。

Dec, 2022

物理学启发的元启发式优化技术概述

本章节系统讨论了模拟非线性物理过程的基于物理的元启发式算法，重点介绍了几种物理学基础元启发式算法及其背后的独特物理过程

Jan, 2022

演化和自然启发式算法在数据科学和数据分析中的应用

研究发现，在自然界的生物结构和功能中寻找灵感，运用进化算法等自然启发算法最终可以提高数据科学和数据分析的表现，其中特别关注了四种算法的优化应用 —— 特征选择、超参数调整、知识发现和聚类优化。

Feb, 2022

优化中的自然启发算法：简介、混合化和洞察

科学和工程中的许多问题都是优化问题，可能需要复杂的优化技术来解决。自然启发算法是一类用于优化的元启发式算法，有些算法或变体通常通过混合来开发。本章重点介绍优化、自然启发算法的概述和混合的作用，并强调算法混合的一些问题。

Aug, 2023

短期天气预测中元启发式算法的超参数选择的比较评价

通过比较分析深度学习技术与启发式优化算法结合在天气预报中的性能，并评估不同模型架构在各指标下的表现，本文揭示了启发式优化算法在提高天气预报准确性方面的潜力。该研究还强调了利用高级优化技术选择适合特定天气预报任务的最佳启发式优化算法的重要性。

Sep, 2023

通过元启发式微调改善预训练权重

使用启发式元算法优化预训练权重可改善机器学习分类任务的结果。

Dec, 2022

基于自然启发算法的路径规划

由于其收敛性和随机性，自然启发算法（NIAs）在解决组合优化问题中提供了最优结果，而且在机器人学中的路径规划问题中有广泛的应用。

Jul, 2023

元启发式算法是否值得使用？关于黑盒优化问题，自然启发式和确定性技术之间的计算比较

本文对无导数优化的确定性技术和基于自然启发的技术进行了计算比较，并通过对五个基准测试集的结果分析表明，在目标函数评估相对较便宜的情况下，基于自然启发的方法比确定性方法具有更好的性能，然而，在目标函数评估昂贵或被禁止的情况下，确定性方法可能提供更为一致和总体更好的结果。

Dec, 2022

演化元启发式算法优化时滞控制问题的社会认知

本文构建基于阶层的新型社会认知元启发式算法，应用于时滞系统模型的优化，并讨论了该算法的多个版本在所选问题的优化中的结果。

Oct, 2022