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基准测试是计算方法的分析和发展的基石，尤其在进化计算领域，对算法进行理论分析几乎不可能。文中作者证明了一些常用的基准函数在可行集的中心有它们各自的最优点，这对进化计算方法的分析提出了一个关键问题。我们对最近发表的七种方法进行了分析，发现这些方法包含一个中心偏差算子，可以让它们轻松地在基准集的中心找到最优值。然而，这种机制使得它们与其他方法(没有中心偏差)的比较毫无意义。
2024-05-19 14:06:14
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翻译 Nutcracker optimizer
在过去的二十几年来，由于元启发式算法的高精度、高优化速度和低计算复杂度，引起了进化算法界的极大兴趣。MH方法已被证明具有解决各种应用领域复杂优化问题的能力。Chamaani等人[31]介绍了这些方法在天线时频域优化中的应用。彭辉等[32]讨论了MH方法在土壤温度预测混合人工智能模型开发中的应用。Gao等人[33]建议将这些方法应用于动态路由问题。这些算法在医疗应用中的顺序数据处理中也显示出效率，这对于各种基因建模活动具有很高的价值[34]。
2023-12-25 20:31:32
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翻译 Slime mould algorithm: A new method for stochastic optimization
[1] Li S , Chen H , Wang M , et al. Slime mould algorithm: A new method for stochastic optimization[J]. Future Generation Computer Systems, 2020, 111 aliasgharheidari.com:300-323. 文章直译
2022-12-01 21:08:10
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空空如也
空空如也
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