Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > cs > arXiv:2501.14769v1

帮助 | 高级搜索

计算机科学 > 神经与进化计算

arXiv:2501.14769v1 (cs)
[提交于 2024年12月28日 ]

标题: 2019年至2024年间开创性元启发式算法综述

标题: A survey on pioneering metaheuristic algorithms between 2019 and 2024

Authors:Tansel Dokeroglu, Deniz Canturk, Tayfun Kucukyilmaz
摘要: 这篇综述考察了过去六年(2019年至2024年)超过150种新的元启发式方法,突显了它们的深远影响和性能。在过去三十年中,已提出了500多种新的元启发式算法,且没有放缓的迹象。这种数量庞大的方法使得选择和评估解决复杂优化挑战的最有效解决方案的过程变得更加复杂。我们的评估集中在关键标准上,包括年度引用指标、所解决问题类型的广度、源代码的可用性、用户友好的参数配置、创新机制和操作符,以及旨在缓解传统元启发式问题(如停滞和过早收敛)的方法。我们进一步探讨了过去六年中最具影响力的23种元启发式算法的高影响力应用,揭示了它们的优势和局限性,同时识别了挑战和未来研究的潜在方向。
摘要: This review examines over 150 new metaheuristics of the last six years (between 2019 and 2024), underscoring their profound influence and performance. Over the past three decades, more than 500 new metaheuristic algorithms have been proposed, with no slowdown in sight. An overwhelming abundance that complicates the process of selecting and assessing the most effective solutions for complex optimization challenges. Our evaluation centers on pivotal criteria, including annual citation metrics, the breadth of the addressed problem types, source code availability, user friendly parameter configurations, innovative mechanisms and operators, and approaches designed to mitigate traditional metaheuristic issues such as stagnation and premature convergence. We further explore recent high impact applications of the past six years' most influential 23 metahueristic algorithms, shedding light on their advantages and limitations, while identifying challenges and potential avenues for future research.
评论: 73页,3表,12图,关于元启发式和进化算法
主题: 神经与进化计算 (cs.NE) ; 人工智能 (cs.AI)
ACM 类: A.1; F.2; I.2
引用方式: arXiv:2501.14769 [cs.NE]
  (或者 arXiv:2501.14769v1 [cs.NE] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2501.14769
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Tayfun Kucukyilmaz [查看电子邮件]
[v1] 星期六, 2024 年 12 月 28 日 17:41:57 UTC (3,211 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • HTML(实验性)
  • TeX 源代码
  • 其他格式
许可图标 查看许可
当前浏览上下文:
cs.NE
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2025-01
切换浏览方式为:
cs
cs.AI

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号