论文： Data-Driven Evolutionary Optimization ： An Overview and Case Studies(3) 总结部分以及自己的想法

最新推荐文章于 2025-08-25 21:10:29 发布
原创 最新推荐文章于 2025-08-25 21:10:29 发布 · 621 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

通过阅读一篇论文，作者深刻理解到行业数据获取及预处理、数据挖掘等操作对于模型优化至关重要。论文强调了资源在实际应用中的广泛需求，涉及跨行业、跨领域的综合信息运用。

 

 

感悟：

    一篇论文看完了，就觉得行业数据的而获取以及最初的一些对数据的操作，无论是预处理，数据挖掘，还是人为的制造一些数据进行辅助模型的优化，都有很重要的作用，而且也让我觉得这个EA其实再再应用的时候是一个跨度很大的，你需要综合各种信息，各行业各领域的社交吧。  读完了，觉得自己是没有方法做出来的。资源，资源，资源

论文： Data-Driven Evolutionary Optimization： An Overview and Case Studies(2)：五个实例分析
luolang_103的博客
09-21 1043
  Blast Furnace Optimization ---高炉优化 涉及的问题： 在炼化的过程中是由大概100多种复杂的物质，怎么样找出合理的决策向量？最终确立了12个决策量子向量，8个目标，下一步就是优化约束条件，最后选择合适的算法优化目标。 创伤系统设计：　就是在事故发生的时候，怎么合理的安排调度？  创伤及创伤急救系统ppt课件 - 道客巴巴 http://www....
论文： Data-Driven Evolutionary Optimization： An Overview and case studies（1） 数据驱动概念，文章结构，大数分类
luolang_103的博客
09-19 1820
声明： 只作为自己阅读论文的相关笔记记录，理解有误的地方还望指正  论文下载链接： https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8456559 概念：数据驱动？ Solving evolutionary optimization problems driven by data collected in simu...
data_driven optimization.rar
09-06
上海财经大学 2019年暑期课程之 data driven optimization 课件，SUFE 2019 Summer School
数据驱动进化优化（data-driven evolutionary optimization）
热门推荐
小白的博客
07-15 1万+
Data-Driven Evolutionary Optimization: An Overview and Case Studies 论文链接： https://ieeexplore.ieee.org/document/8456559 本文介绍了数据驱动进化优化的综述，对论文的翻译和总结 1：中英对照翻译 Abstract—Most evolutionary optimization algorithms assume that the evaluation of the objec...
Data Driven Optimization Models and Algorithms
0x00
02-17 424
DRO
Tree-of-Evolution: Tree-Structured Instruction Evolution for Code Generation in Large Language Model
weixin_52319505的博客
08-25 657
Tree-of-Evolution的论文精读
【文献阅读】PS 综述 in Continuous Action Domains: an Overview
wxmcp3的博客
10-03 1072
Policy Search in Continuous Action Domains: an Overview Abstract Continuous action policy search is currently the focus of intensive research, driven both by the recent success of deep reinforcement learning algorithms and the emergence of competitors base
Optimization Problems in MATLAB Control Systems: Parameter Tuning and Algorithm Implementation
Overview of Control System Optimization Problems In today's industrial automation, aerospace, and intelligent transportation systems, the performance of control systems is directly related to the ...
Data-driven robust optimization.pdf
10-02
BertsimasD,GuptaV,KallusN.Data-drivenrobustoptimization;2013.arXiv preprint, 1401.0212.
[转]data-driven与决策树聚类的两种方法
aig8440的博客
09-12 303
参考文章： http://blog.youkuaiyun.com/quheDiegooo/article/details/60873999 http://blog.youkuaiyun.com/quhediegooo/article/details/61202901 在发音过程中，因为协同发音的影响，同一个音素在不同的位置，其发音变化很大，如下图所示： 同样的元音[eh]在不同的单词中的发音在频域...
数据 + 进化算法 = 数据驱动的进化优化？进化算法 PK 数学优化
luolang_103的博客
09-17 2790
数据 + 进化算法 = 数据驱动的进化优化？进化算法 PK 数学优化 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1600164518587031730&wfr=spider&for=pc 数据 + 进化算法 = 数据驱动的进化优化？进化算法 PK 数学优化 数据驱动的进化优化是什么，仅仅就是数据 + 优化算法吗？数据驱动的进化优化适用于哪些应用场景？传统...
PF-Net: Point Fractal Network for 3D Point Cloud Completion
weixin_42037651的博客
09-24 4772
PF-Net:用于三维点云补全的点分形网络 Abstract   在本文中，我们提出了一种点分形网络（PF-Net），一种新的基于学习的精确高保真点云补全方法。与现有点云补全网络不同，现有点云补全网络从不完整的点云生成点云的整体形状，并且总是改变现有点，并遇到噪声和几何损失，PF-Net保留了不完全点云的空间排列，并能计算出预测中缺失区域的详细几何结构。为了完成这项任务，PF-Net利用基于特征点的多尺度生成网络分层估计缺失的点云。此外，我们将多阶段完成损失和对抗损失相加，以生成更真实的缺失区域。对抗性损失
【三维深度学习】点云上采样网络PU-Net
TomRen
09-27 4062
点云数据具有天然的稀疏性和不规则性，PU-Net提出了一种基于多尺度特征的多分支卷积网络来对特征进行学习，在特征拓展的基础上进行点云重建。在训练过程中引入了重建损失和斥力损失来联合保持重建点云处于隐含曲面的适当位置。论文收录于cvpr2018.
量子学习及思考9-Deep Learning(深度学习)
aibo110110的博客
06-11 194
深度学习 转载于:https://www.cnblogs.com/DSharp/archive/2013/06/11/3131692.html
论文精读之PDE-Net: Learning PDEs from Data
qq_30883339的博客
01-15 9617
论文精读之PDE-Net: Learning PDEs from Data 摘要 Partial differential equations (PDEs) play a prominent role in many disciplines of science and engineering. PDEs are commonly derived based on empirical observ...
【论文阅读笔记】Data-Driven Sparse Structure Selection for Deep Neural Networks
时光机 °的博客
07-09 1658
论文地址：Data-Driven Sparse Structure Selection for Deep Neural Networks 代码地址：Pytorch，MXNet，Tensorflow 论文总结   本文是结构化裁剪模型的一种方法。其引入额外的尺度因子λ\lambdaλ来对不同维度的输出进行自适应训练（即Data-Driven的意思），通过对尺度因子进行稀疏化约束，得到可以安全裁剪的对象。   作者把本文方法认为是一次到底的，即不需要再retrain的，只裁剪对应尺度因子为0的结构。   尺度因
金耀初教授：进化计算在人工智能领域的发展
巫_月的博客
07-10 3053
作为基于种群的全局优化算法，进化算法（Evolutionary Algorithm)不需要目标函数的可解释性，这些年在计算代价昂贵优化问题，多目标优化问题，鲁棒优化问题等领域获得了广泛的应用和发展。 金耀初教授 英国萨里大学“计算智能”首席教授，是进化算法研究领域的国际领军人物，在进化算法方面发表论文200余篇，Google Scholar引用8800余次。【运筹OR帷幄】的小编王源博士，很荣幸在金教授访问东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室时与金教授进行了面对面的深度学术交流，谈一谈“进化算法” .
Offline Data-Driven Evolutionary Optimization Using Selective Surrogate Ensembles
最新发布
09-12
“Offline data-driven evolutionary optimization using selective surrogate ensembles: Introduction, applications, and research status” 这篇文献聚焦于离线数据驱动下使用选择性代理集成的进化优化。...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值