本研究结合元启发式算法、传统分类器和神经网络，解决机器学习中的数据不足问题。实验表明，仅依赖标记数据集的验证准确率无法纠正未见数据的标签，这对未来数据挖掘技术有重要影响。

本研究提出了HRA框架，通过收集性能指标和利用等级归一化及TOPSIS聚合方法，解决了比较和评估元启发式算法的难题。研究表明HRA能够有效增强算法比较的解读，帮助实践者选择最合适的优化算法。

本研究提出了AutoOpt框架，旨在优化设计元启发式算法，包含算法评估标准和设计决策空间。实测结果表明其有效性。同时，研究探讨了无监督元学习算法与自动化架构搜索的结合效果，以及深度生成式自编码器在数据表示学习中的应用，展示了这些方法在机器学习管道优化和天气预报中的潜力。

塔布搜索是一种用于解决优化问题的元启发式算法，通过保持搜索过程的短期记忆，有效地探索解空间。它使用tabu列表记录最近使用过的移动或变换，防止搜索返回到精确的解决方案或陷入循环。该算法适用于旅行推销员问题、车辆路由问题和时间安排调度等优化问题。塔布搜索能够灵活适应不同的问题，并能够迅速提供高质量的答案。问题特征和参数选择对其性能有重大影响，选择合适的邻域结构可能会比较困难。

本文研究了基于Transformer的神经网络模型在负荷预测中的效果，并通过多种元启发式算法比较了各模型的性能。结果显示，元启发式增强的Transformer-based神经网络模型在负荷预测准确性方面表现出潜力，并提供了最佳超参数。