【报告内容】

汇报人： 林志城

汇报单位：福建理工大学

《Data-Driven Evolutionary Algorithm With Perturbation-Based Ensemble Surrogates》

1、Introduction

2、Method

3、Experiments

4、Conclusion

【报告总结】

1.待解决的问题描述

由于数据驱动进化算法（DDEA）的性能高度依赖于代理模型（surrogate）的质量，但在可用数据量不足时，代理模型的准确性会显著下降，导致算法优化效果恶化。

2.相关创新方案

提出DDEA-PES 框架（基于扰动的集成代理模型）。

3.实验总结

本文的实验部分系统地验证了 DDEA-PES 框架的有效性、鲁棒性和实用性。实验包括基准函数测试和真实世界应用，覆盖多个维度、多种对比算法和参数分析。

4.未来工作

可以尝试使用其他类型的代理模型作为基础，以进一步提高算法的准确性和效率。可以研究半监督回归等其他方法，以更好地解决在构建代理模型时遇到的数据不足问题。

报告时间：2025年06月27日19:30

腾讯会议：311-5999-8176

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