弯曲布尔函数是有趣的数学对象，具有多种现实应用。除了研究整类bent函数外，还可以考虑旋转对称bent函数或（反）自对偶等子类。。。

阶段特征封装（FES）是最近提出的一种机制，可以在任何进化计算（EC）元启发式中实现。封装通过输入空间扩展在几个阶段发生，通过添加最佳个体来实现。。。$$${}^{\mathrm{}}$

许多实际优化场景都涉及到昂贵的评估，成本未知且异构。成本软件贝叶斯优化是解决这些挑战的一个突出解决方案。为了在一个。。。

自动启发式设计（AHD）因其自动开发有效启发式的潜力而受到广泛关注。最近大型语言模型（LLM）的出现为AHD铺平了一条新的道路，并进行了初步的努力。。。

进化能有效地处理有噪声的浮点函数原语吗？本文旨在通过专用硬件和现场可编程门阵列（FPGA）加速遗传编程（GP）。。。

程序综合是一类以自动生成满足特定标准的计算机程序为目标的问题。在遗传编程算法中，笛卡尔遗传编程已成功地用于。。。

我们分析了符号回归（SR）的遗传编程（GP）在足够小的搜索空间中的搜索行为，以允许穷举枚举，并使用改进的穷举符号回归算法来生成符号回归集。。。

在本文中，我们研究了如何使用笛卡尔遗传规划（CGP）中的主动学习方法，有效地进化为生物医学图像分割量身定制的程序。主动学习允许通过以下方式动态选择培训数据。。。

遗传编程（GP）方法是符号回归最先进的方法之一，它的任务是构造与数据匹配良好的符号表达式。为了找到高度准确的符号表达式，表达式结构和任何。。。

本文利用巨大的数学表达式空间解决了符号回归（SR）的挑战，其中主要困难在于准确识别更有可能包含正确数学表达式的子空间。。。

基于遗传编程（GP）的特征构建作为一种提高学习性能的自动机器学习技术已经取得了巨大成功。基于GP的特征构造的关键挑战是容易过盈。。。

在开发经验方程式时，领域专家要求这些方程式准确并符合物理定律。通常，单位未知的常数需要与方程一起发现。传统的单元软件遗传编程（GP）。。。

重组算子在许多进化算法中起着重要作用。然而，在笛卡尔遗传规划（CGP）中，作为上述类别的一部分，交叉的有用性受到质疑。在这项工作中，我们。。。

优化问题实例的生成是计算机科学中非常常见的任务。传统上，研究人员使用统计或伪随机方法创建用于验证其建议的实例：算法或运算符。在。。。

正则藤连接函数（R-vines）提供了一个综合框架，用于使用树和条件对连接函数的层次结构来建模高维依赖关系。虽然R葡萄藤的图形结构传统上是从数据中派生出来的，但这项工作。。。

本文追求的观点是，语言模型能够自然地产生一种与进化交叉精神类似的智能变异算子。特别是，具有足够规模的语言模型证明了上下文学习，即他们可以学习。。。

差分进化（DE）是一种简单但功能强大的基于种群的进化算法，广泛用于解决各种复杂的优化问题。然而，即使是最近提出的最先进的DE变体也会陷入困境。。。

用于解决高维代价问题（HEP）的进化计算是一个重要领域，HEP具有高维决策变量和资源密集型评估的特点。在这项研究中，我们引入了一种新的方法。。。

尽管取得了巨大的进步，机器学习和深度学习仍然面临着无法理解的预测。然而，不可理解性并不是在现实世界中应用（深层）强化学习的选项，因为它是不可预测的。。。

本文提出了一种基于灰狼优化（GWO）的多目标特征选择方法BMOGWO-FS。具体来说，本文首先介绍了一种二元多目标GWO（BMOGWO），考虑到特征选择。。。