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Reinforcement Learning-Based Automated Design of Differential Evolution Algorithm for Black-Box Optimization

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内容提要

本研究提出了一种基于强化学习的差分进化算法自动设计框架，旨在提升黑箱优化中的算法性能。通过元学习，该框架能够为特定问题定制最优配置，实验结果表明其在基准测试中具有竞争力。

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标签

algorithm 元学习 差分进化 强化学习 自动设计 黑箱优化
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