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BIOMA 2020：比利时布鲁塞尔

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博格丹·菲利皮克,埃德蒙多·A·米尼西,马西米利亚诺·瓦西莱:
生物启发优化方法及其应用——第九届国际会议，BIOMA 2020，比利时布鲁塞尔，2020年11月19-20日，会议记录。计算机科学课堂讲稿12438,施普林格 2020，国际标准图书编号978-3-030-63709-5

理论与方法

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马可·孔特雷拉斯-克鲁斯,加布里埃拉·奥乔亚,Juan-Pablo Ramirez-Paredes公司:
合成与现实世界连续景观：本地Optima网络视图。 3-16
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凯兰·恩霍尔德,H.大卫·马蒂亚斯,安妮·S·吴:
可变响应持续时间促进分散群中的自我组织。 17-28
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吉安卢卡·菲利皮,马西米利亚诺·瓦西莱:
约束多目标优化问题的通货膨胀差异演化。 29-42
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亚历山大·哈格,迈克·普劳斯,亚历山大·阿斯特罗,托马斯·贝克:
多解优化中的表型多样性分析。 43-55
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何一凡,克劳斯·阿兰哈,樱井忠雄（Tetsuya Sakurai）:
参数进化自适应策略及其在杜鹃搜索中的应用。 56-68
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达尼·伊拉万,玛格丽塔·安东尼奥,鲍里斯·诺约克斯,格雷戈·帕帕:
使用递增种群方案和持久协方差矩阵对CC-RDG3算法进行改进。 69-83
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沃尔夫冈·科宁,萨米内·巴赫里:
N人游戏的强化学习：最终适应的重要性。 84-96
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阿塔努·马祖姆达尔,丁克·丘格,尤西·哈卡宁,凯萨·米提宁:
离线数据驱动多目标优化的交互式框架。 97-109
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纳迪亚·内贾,路易吉·马西尔·里贝罗,路易莎·德·马塞多·穆雷利:
集群机器人高效动态任务分配的通信优化。 110-124
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罗德里戈·C·A·F·庞兹,Grasiele Regina Duarte公司,莱昂纳多·戈利亚特:
异类岛模型中的性能指标指导迁移。 125-134
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斯特凡诺·波齐亚尼,马克·埃文格洛斯·比安科里尼:
基于生物生长方法和网格变形曲面造型的生物启发优化。 135-147
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约格鹳,马丁·扎弗,托马斯·巴兹·贝尔斯坦,A.E.艾本:
了解强化学习代理的行为。 148-160
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马库斯·希尔,沃尔夫冈·科宁,托马斯·巴克:
时间卷积网络时间序列编码。 161-173

算法和应用

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玛格丽塔·安东尼奥,加斯珀·佩特林,格雷戈·帕帕:
将地面调度问题表述为多目标双层问题。 177-188
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巴巴拉·阿里兹曼迪·古铁雷斯,阿尔贝托·德尔拉·诺斯,玛丽亚奇亚拉·加利亚,阿尔贝托·瓜尔多内:
用遗传算法优化热防冰系统。 189-200
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帕维尔·A·鲍里索夫斯基,尤利娅·科瓦伦科:
Flowshop调度问题的并行局部搜索Memetic算法。 201-213
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马克西姆·布兹达洛夫,谢尔盖·科尔尤宾,阿特姆·埃戈罗夫,伊凡·鲍里索夫:
使用进化算法优化机器猎豹腿参数。 214-227
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卡罗琳娜·克雷斯皮,乔治亚·法格塔,马里奥·帕沃内,洛科·A·斯科洛,劳拉·斯克里马利:
人群疏散模型的博弈论方法。 228-239
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弗朗西斯科·马切蒂,埃德蒙多·A·米尼西:
一种混合神经网络-遗传编程智能控制方法。 240-254
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阿尔菲奥·马提尼奥（Alfeu D.Martinho）,塞尔索·B.M.·里贝罗,尤利娅·戈洛德斯卡娅,《丰塞卡的故事》,莱昂纳多·戈利亚特:
带进化参数调整的极端学习机用于预测莫桑比克卡霍拉-巴萨大坝的日自然流量。 255-267
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阿里雷扎·米尔沙姆西,西蒙·戈迪奥,阿明·诺巴赫蒂,斯特凡诺·普里马泰斯塔,法比奥·多维斯,乔治·古列里:
基于粒子群优化算法的无人机自主导航三维路径规划算法。 268-280
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玛格丽塔·雷博莱多,Ruxandra Stoean公司,A.E.艾本,托马斯·巴兹·贝尔斯坦:
用于气体传感器优化的混合变量选择和支持向量回归。 281-293
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苏珊·罗森塔尔:
分子优化多目标进化算法中的多样性促进策略。 294-307
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阿约萨·沃多皮亚,维托·扬科,米贾·卢斯特雷克,博格丹·菲利皮克:
节能上下文识别系统设计的约束多目标优化。 308-320

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