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第17届PPSN 2022：德国多特蒙德——第一部分

>主页 >会议和研讨会 >PPSN（PPSN）

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居恩特·鲁道夫,安娜·科诺诺娃,埃尔南·阿吉雷,帕斯卡·科尔斯克,加布里埃拉·奥乔亚,茶涂沙:
自然并行问题解决——PPSN XVII-第17届国际会议，PPSN 2022，德国多特蒙德，2022年9月10日至14日，会议记录，第一部分。计算机科学课堂讲稿13398,施普林格 2022，国际标准图书编号978-3-031-14713-5

自动算法选择和配置

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拉斐尔·帕特里克·普拉格,莫里茨·文森特·塞勒,海克·特劳特曼,帕斯卡·科尔斯克:
单目标连续优化中的自动算法选择：深度学习和景观分析方法的比较研究。 3-17
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里斯托·特拉贾诺夫,安娜·尼科利克（Ana Nikolikj）,Gjorgjina Cenikj公司,法比安·泰托,马图林·维多,奥利维尔·泰托,托梅·埃夫蒂莫夫,曼努埃尔·洛佩兹·伊瓦涅斯,卡罗拉·多尔:
通过自动算法配置改进Nevergrad的算法选择向导NGOpt。 18-31
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芙蓉叶,迪德里克·维梅滕,卡罗拉·多尔,托马斯·巴克:
非股权选择可以提高Irace的绩效。 32-45
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安娜·科斯托夫斯卡,安贾·扬科维奇,Diederick佛蒙特州,雅各布·德·诺贝尔,王浩（Hao Wang）,托梅·埃夫蒂莫夫,卡罗拉·多尔:
基于轨迹特征的热启动Per-run算法选择。 46-60

贝叶斯和代理辅助优化

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西布加特·乌拉,王浩（Hao Wang）,斯特凡·门泽尔,伯恩哈德·森霍夫,托马斯·巴克:
分析模型辅助稳健优化中稳健计算成本的系统方法。 63-75
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阿米尔·阿巴斯-内贾德,德克·阿诺德:
代理模型辅助进化优化的自适应函数值扭曲。 76-89
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阿尔玛·A.M.·拉哈特,丁克·丘格,Jonathan E.Fieldsend公司,理查德·阿尔门丁格,凯萨·米提宁:
使用高斯求积有效逼近期望超体积改进。 90-103
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阿拉什·海达里,吉祥庆,塞巴斯蒂安·罗哈斯·冈萨雷斯,尤尔根·布兰克,汤姆·达内,伊沃·库库特:
在贝叶斯多目标优化中寻找膝盖。 104-117
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基里尔·安东诺夫,埃琳娜·拉波尼,王浩（Hao Wang）,卡罗拉·多尔:
基于核主成分分析的高维贝叶斯优化。 118-131
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胡安·昂格雷达,尤尔根·布兰克,玛丽亚皮亚·马奇,特蕾莎·蒙特罗内:
单交互多目标贝叶斯优化。 132-145
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马特乌斯·扎博斯基,杰克·曼杜克:
使用递归最小二乘滤波器的替代辅助LSHADE算法。 146-159
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叫陈泽峰,周玉仁,黄正新,夏晓云:
高效多目标超参数优化：一种多目标多精度贝叶斯优化和超带算法。 160-174

标杆管理和绩效衡量

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凯瑟琳·马兰,克里斯托弗·克莱格霍恩:
神经网络回归的连续优化基准套件。 177-191
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乔纳森·海恩斯,杰伦·鲁克,Lennart Schäpermeier先生,帕斯卡·科尔斯克,雅各布·博斯克,海克·特劳特曼:
BBE：基于流域的多模态多目标优化问题评估。 192-206
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凯文·西姆,艾玛·哈特:
改进实例空间布局的进化方法。 207-219

组合优化

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亚历杭德罗·马拉罗,爱德华多·塞格雷多,科罗莫托·莱昂,艾玛·哈特:
一种新颖的搜索方法，用于为背包问题填充具有多样性和歧视性实例的实例空间。 223-236
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阿德尔·尼卡姆,安妮塔·诺依曼,雅各布·博斯克,弗兰克·诺伊曼:
行窃问题的协同进化多样性优化。 237-249
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阿德尔·尼卡姆,阿米尔侯赛因·穆萨维,安妮塔·诺依曼,弗兰克·诺伊曼:
使用进化多样性优化计算患者入院调度问题的高质量解决方案。 250-264
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Chin Woei Lim先生,理查德·阿尔门丁格,约书亚·D·诺尔斯,阿伊莎·阿尔霍萨尼,梅赛德斯·布莱达:
对内生改变的健身景观进行多智能体协作搜索。 265-278
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彼得亚·西布拉,安德烈·贾斯基维奇（Andrzej Jaszkiewicz）,Przemyslaw Pelka公司,马雷克·罗加尔斯基,彼得·西尔斯基:
具有分集振荡机制的车辆路径进化算法。 279-293
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安妮塔·诺依曼,岳燮,弗兰克·诺伊曼:
限制随机利润背包问题不确定性影响的进化算法。 294-307
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秦晓宇,佩尔·克里斯蒂安·莱勒（Per Kristian Lehre）:
通过多目标的自我适应：一项实证研究。 308-323
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塔马斯·凯佩斯,Noémi Gaskó,盖扎·维科夫:
关键节点和边缘联合检测问题。进化方法。 324-338

（进化）机器学习和神经进化

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周沙沙,柯莉,葛永民:
基于注意力的遗传算法在自然语言处理中的对抗性攻击。 341-355
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  - conf/ppsn/ChenHZW22
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陈金彪,黄欢欢,Zizhen Zhang（张紫珍）,王家海:
带时间窗的电动汽车路径问题的两阶段训练策略深度强化学习。 356-370
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彼得·J·本特利,林秀玲,亚当·盖尔,Linh Tran公司:
通过观察窗进化：使用可变自动编码器学习改进的搜索空间。 371-384
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  - conf/ppsn/周ZLWCXTP22
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周一瑞,张阳春,刘晓伟,王婉莹,车正平,徐志远,简唐,彭亚欣:
生成性对抗性模仿学习策略类的推广与计算。 385-399
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  - conf/ppsn/ButterworthST22
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詹姆斯·巴特沃斯,拉胡尔·萨瓦尼,卡尔·图尔斯:
基于神经控制器的传递学习生成模型。 400-413
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  - conf/ppsn/ShangLI22
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柯尚,廖伟多,石桥久雄:
HVC-Net：基于深度学习的超容量贡献近似。 414-426
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  - conf/ppsn/WuHQZ22
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吴宇昌,一小河,赵谦,周志华:
边缘分布指导下的多目标进化集成剪枝。 427-441
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  - conf/ppsn/TaoLW22
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叶涛,李颖,中海武:
再论基于注意的图神经网络在图分类中的应用。 442-458
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  - conf/ppsn/WuSHQ22
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吴嘉良,豪浦上,文景红,赵谦:
基于协同进化的鲁棒神经网络剪枝。 459-473
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  - conf/ppsn/TaoLW22a
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  - https://dblp.org/rec/conf/ppsn/TaoLW22a
叶涛,李颖,中海武:
SemiGraphFL：用于图形分类的半监督图形联合学习。 474-487

进化硬件与进化机器人

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  - conf/ppsn/HurtaDM22
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马丁·赫塔,迈克拉·德拉霍索娃,Vojtech Mrazek公司:
左旋多巴诱发运动障碍分类器降精度预处理器的进化设计。 491-504
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本笃·A·H·琼斯,努拉·穆巴耶德,大沟A.泽泽,克里斯·格罗夫斯:
海事极端学习机器。 505-519
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  - conf/ppsn/RosaHNC22
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拉里萨·格雷梅尔梅尔·罗莎,维托·雨果·霍姆,斯特凡诺·诺尔菲,乔纳塔·提斯卡·卡瓦略:
评估情节持续时间对自适应机器人进化的影响。 520-529

健身景观建模与分析

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琼·阿尔扎,马克·巴特利特,乔苏·塞贝里奥,约翰·A·W·麦考尔:
分析组合优化的健身景观轮换。 533-547
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托马斯·费特里尔,玛丽·埃利奥诺尔·凯萨奇,纳达拉延·维拉彭:
大学时间表问题求解器性能预测的搜索景观采样器分析。 548-561
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莎拉·汤姆森,加布里埃拉·奥乔亚,塞巴斯蒂安·维雷尔:
分形维数和扰动强度：局部最优网络观点。 562-574
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伦纳特·施耐德,Lennart Schäpermeier先生,拉斐尔·帕特里克·普拉格,伯恩德·比施尔,海克·特劳特曼,帕斯卡·科尔斯克:
HPO˟ELA：通过探索性景观分析研究超参数优化景观。 575-589
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康斯坦丁·迪特里希,奥拉夫·默斯曼:
通过仿射重组增加基准函数集的多样性。 590-602
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加布里埃拉·奥乔亚,纳达拉延·维拉彭:
神经架构搜索：可视化分析。 603-615

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