进化算法

2025年3月4日机构名称:

替代辅助进化算法中替代模型准确性对性能和模型管理策略的影响

替代辅助进化算法（SAEAS）来解决昂贵的优化问题。尽管SAEAS使用使用机器学习技术近似解决方案评估的替代模式，但先前的研究并未充分研究SAEAS中搜索性能和模型管理策略的Sherrotage模型准确性对搜索性能的影响。这项研究分析了替代模型准确性如何影响搜索绩效和模型管理策略。为此，我们构建了一个具有可调节精度的伪气管模型，以确保在不同的模型管理策略之间进行公平比较。我们比较了三种模型管理策略：（1）预选前（ps），（2）基于个人（IB）和（3）基于一代的基准基准问题的基于生成（GB）的基线模型，而基线模型不使用替代物。实验结果表明，较高的替代模型精度可提高搜索性能。但是，影响根据所使用的策略而变化。具体来说，随着估计精度的提高，PS证明了性能的明显趋势，而当准确性超过一定阈值时，IB和GB表现出强大的性能。模型策略

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2024年12月28日机构名称:

分析进化算法中性问题中的探索 - 开发困境

在探索新机会的探索之间找到了妥协，而新机会可以产生表现出色的表现和通过本地改进来剥削现有解决方案，这是不同部门的主要挑战。实际上，尽管寻找改进的解决方案的搜索可能会昂贵，而且短期内耗时，但从长远来看，其影响可能会产生很大的影响。相反，剥削在短期内可能是有益的，但从长远来看可能会产生灾难性效果。在进化计算方面，几种方法试图从不同的角度解决该问题。在这项工作中，我们分析了中立性问题的探索 - 开发困境 - 根据该问题，搜索空间由通过不危害生存机会的突变访问的广阔区域组成的条件，这是一个独特的特征。具体来说，我们介绍了两个基准问题中实现的结果：（i）功能优化和（ii）5位平价。此外，引入了一种新的方法，一种称为SSSHC*的新方法，并与另外两种算法进行了比较。本文报告的实验表明，SSSHC*在优化功能测试的其他方法中找到的解决方案要好得多，并且在奇偶校验问题方面具有竞争力。总的来说，结果表明了如何有效地组合探索和剥削，但是这样做的策略依赖于任务。

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2024年4月30日机构名称:

GEEvo：利用进化算法生成和平衡游戏经济

摘要 — 游戏经济设计极大地影响了玩家体验和进步速度。现代游戏经济正变得越来越复杂，即使是微小的数字调整也非常敏感，这可能会对整体游戏体验产生意想不到的影响。因此，在开发过程中进行彻底的手动测试和微调是必不可少的。与现有的针对特定游戏或类型的算法平衡的研究不同，这项研究采用了一种更抽象的方法，专注于通过经济来实现游戏平衡，与特定游戏无关。我们提出了 GEEvo（游戏经济演进），这是一个生成基于图形的游戏经济并平衡新生成或现有经济的框架。GEEvo 采用两步法，其中进化算法首先用于生成经济，然后根据指定的目标（例如生成的资源或随时间造成的伤害）来平衡它。我们通过使用来自经济的多次模拟运行的数据对适应度函数进行不同的参数化来定义不同的目标。为了支持这一点，我们定义了一个轻量级且灵活的游戏经济模拟框架。我们的方法在生成的数据集上使用各种平衡目标进行了测试和基准测试，并且我们进行了一个案例研究，评估了两个流行游戏角色类别的两个虚构经济的伤害平衡。索引词——游戏经济、进化算法、游戏平衡、模拟

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2024年3月6日机构名称:

自动QML：通过在灰度图像上使用进化算法的稳健量子启发的分类器的自动生成和培训

提出了一种新的混合系统，用于通过使用多目标遗传算法在灰度图像上自动生成和训练量子启发的分类器。定义了动态适应性函数，以获得最小的电路复杂性和最高的观点数据精度，从而确保所提出的技术是可以推广且健壮的。同时，它通过惩罚其外观和门数来最大程度地减少生成电路的复杂性。通过使用二维降低方法来减少图像的大小：主成分分析（PCA），该方法在个人内部编码并由系统进行了遗传优化，以及一个小的卷积自动编码器（CAE）。这两种方法相互比较，并采用经典的非线性方法来理解其行为，并确保分类能力是由于量子电路而不是用于降低维度的预处理技术引起的。

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2024年2月16日机构名称:

一种新型的心肌炎检测，结合了深钢筋学习和改进的差异进化算法

抽象的心肌炎是一种严重的心血管疾病，如果不及时治疗，可能会导致严重的后果。它是由病毒感染触发的，并出现诸如胸痛和心脏功能障碍之类的症状。早期检测对于成功的治疗至关重要，心脏磁共振成像（CMR）是识别这种情况的宝贵工具。但是，由于对比度较低，噪声可变以及每名患者的多个高CMR切片的存在，使用CMR图像检测心肌炎可能具有挑战性。为了克服这些挑战，该方法融合了先进的技术，例如卷积神经网络（CNN），改进的差异进化（DE）算法（DE）算法以及用于培训的基于增强学习（RL）模型。开发这种方法由于来自德黑兰OMID医院的Z- Alizadeh Sani心肌炎的分类不平衡，提出了重大挑战。为了解决这个问题，培训过程被构建为一个顺序决策过程，在该过程中，代理会获得更高的奖励/罚款，以正确/错误地对Mi-Nority/多数派类进行分类。此外，作者提出了一种增强的DE算法来启动反向传播（BP）过程，从而克服了基于梯度的方法的初始化灵敏度问题，例如训练阶段的后退传播。通过基于标准性能指标的实验结果证明了拟议模型诊断心肌炎的有效性。总的来说，这种方法显示出加快CMR图像的分类，以自动筛查，促进早期检测和成功治疗心肌炎。

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2023年8月8日机构名称:

基于泡利量子核分类的进化算法设计

摘要最近，将经典数据转换为量子信息为改进机器学习任务带来了巨大的潜在应用。特别是，量子特征图可以提供一种有前途的替代内核来增强支持向量分类器 (SVC)。虽然现有的设计高性能特征图的指导原则很少，但一种称为 Pauli 特征图的量子电路系列可以说是表现良好的。该系列的特点是量子电路上出现 Pauli 门，同时它仍具有几个可调参数，其最优值对数据集的性质很敏感。在这项工作中，我们提出了一种使用遗传算法 (GA) 自动生成此类特征图的方法，旨在最大限度地提高模型的准确性，同时尽可能保持电路简单。我们将该方法应用于合成数据集和真实数据集。与几个经典和量子核基线相比，讨论了由此产生的分类指标和最佳电路。一般来说，GA 生成的特征图比其他基线表现更好。此外，结果表明，进化电路在不同的数据集之间趋于不同，这表明该通用方案可用于确定特定数据集的最佳定制量子特征图。

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