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第四届中国演化计算与学习研讨会(ECOLE 2017)

召开年：2017
召开地：西安
出版时间： 2017-05-19

主办单位：;西安电子科技大学;;

会议文集：第四届中国演化计算与学习研讨会(ECOLE 2017)论文集

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1.大规模不完全信息博弈：算法及在德州扑克的应用
- 安波
- 《第四届中国演化计算与学习研讨会(ECOLE 2017)》 | 2017年
摘要：文中对大规模不完全信息博弈理论的发展历程进行介绍，着重就相关算法展开讨论，最后对其在德州扑克的应用进行说明。
2.Pigeon-Inspired Optimization
- 段海滨
- 《第四届中国演化计算与学习研讨会(ECOLE 2017)》 | 2017年
摘要：以生物群体智能为背景，探讨了鸽群行为机制，并提出鸽群优化原理理论，进一步对鸽群优化典型改进，最后就鸽群优化实际应用进行说明。
3.基于进化算法的机器人系统设计自动化研究与应用
- 范衡
- 《第四届中国演化计算与学习研讨会(ECOLE 2017)》 | 2017年
摘要：融合NSGA-II和MOEA/D算法，提出了外部种群指导的多目标优化算法。在此基础上进行机器人系统智能设计，进一步提出智能机器人系统开发。
4.基于演化算法的非线性方程组系统多值求解
- 龚文引
- 《第四届中国演化计算与学习研讨会(ECOLE 2017)》 | 2017年
摘要：利用演化算法求解非线性方程组系统多值需要考虑两个问题:适应值转换技术和优化方法。其中种群多样性尤为重要，目前多采用多目标技术(A-WeB)小生境技术(BADE)、种群初始化等方法。
5.高目标进化优化
- 巩敦卫
- 《第四届中国演化计算与学习研讨会(ECOLE 2017)》 | 2017年
摘要：文中结合典型的优化问题提出一种解决区间高目标优化问题的集合进化遗传算法：将不确定高目标优化问题转化为两目标确定型优化问题，降低了问题求解的难度；转化后优化问题的集合进化遗传算法，提高了优化解的性能。
6.多目标进化重组算子研究
- 林秋镇
- 《第四届中国演化计算与学习研讨会(ECOLE 2017)》 | 2017年
摘要：多目标进化算法即对初始备选解进行进化，选择好的个体再次进化产生新解，如此不断迭代找到更好的解。在此基础上，提出混合重组算子概念。文中从个体层面，设计了一个SBX与DE的混合交叉算法；从基因层面，设计了一个SBX与DE的自适应交叉算子；从基因层面，设计了基于父代基因交换的混合交叉算子。
7.基于搜索的软件缺陷修复
- 玄跻峰
- 《第四届中国演化计算与学习研讨会(ECOLE 2017)》 | 2017年
摘要：软件工程珍视人类难以解决的问题的本质原因而非求到最好的解。文中就软件缺陷修复进行探讨，并提出基于搜索的优化方法，或智能计算，是缺陷修复的途径，但不是唯一途径。