surrogate-assisted evolutionary algorithms | BriefGPT

关键词surrogate-assisted evolutionary algorithms

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计算流体动力学问题上基于代理的进化算法的性能比较
这篇研究论文使用两个真实的计算流体动力学问题比较了十一个最先进的单目标代理辅助进化算法的性能表现，结果发现最近发布的方法以及利用差分进化作为优化机制之一的技术明显优于其他方法。
PDF4 months ago
提升带有未评估解决方案的 SAEAs 性能：昂贵优化问题中的关系模型实证分析
使用未经评估的解决方案提高代理辅助进化算法的效率，通过引入适应于选择阶段的关系模型，证明其在高质量解决方案的选择中优于回归和分类模型，从而显著提高算法的效率。
PDF10 months ago
基于排名学习和本地模型的进化算法解决高维昂贵多目标问题
提出了一种基于分类器辅助排名学习和局部模型的多目标进化算法 (CLMEA)，它用于高维昂贵的多目标优化问题，实验结果表明该算法在基准问题和地热储层热采优化实施方面显示出优秀的性能，相对于现有的基于替代模型的多目标进化算法具有更好的性能。
PDFa year ago
将 Lipshitz 和 RBF 替代模型组合应用于高维计算密集型问题
本文提出了基于 Lipschitz 低估的代理模型，结合标准径向基函数代理模型和局部搜索程序，开发了一种差分进化算法，名为 Lipschitz Surrogate-assisted Differential Evolution（LSADE）
PDF2 years ago