聖塔非研究所 優化隨機和多重適應度函數 2026-03-18 · 工作論文 · 更新 2026/03/19 上午12:31 摘要 當適應度函數產生的值具有隨機成分時，如何最佳化它？如何同時優化多個健身標準？這些問題對於實驗環境中進化計算的許多應用都很重要。提出這些問題的解決方案，並討論它們出現的情況，例如建模和遺傳編程。也提供了控制理論的詳細數值範例。在此過程中，我們發現基於群體的搜尋演算法非常適合此類問題。 原文連結PDF 來源 本頁只刊出中文翻譯與中文說明；英文原文請見下方原文連結。 原文連結 原文連結 PDF 來源 論文資訊 類型：工作論文 編號：工作論文 #1387 日期：2026-03-18 摘要 當適應度函數產生的值具有隨機成分時，如何最佳化它？如何同時優化多個健身標準？這些問題對於實驗環境中進化計算的許多應用都很重要。提出這些問題的解決方案，並討論它們出現的情況，例如建模和遺傳編程。也提供了控制理論的詳細數值範例。在此過程中，我們發現基於群體的搜尋演算法非常適合此類問題。