Buchumschlag

Improved Differential Evolution based Feature Selection through Quantum, Chaos, and Lasso

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Vivek, Yelleti, Vadlamani, Sri Krishna, Ravi, Vadlamani, Krishna, P. Radha
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Neural and Evolutionary Computing 68W50, 90C27 I.2
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Quantum-Inspired Evolutionary Algorithms for Feature Subset Selection: A Comprehensive Survey
von: Vivek, Yelleti, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Parameter-Efficient Neuroevolution for Diverse LLM Generation: Quality-Diversity Optimization via Prompt Embedding Evolution
von: Guo, Dongxin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

EvoPref: Multi-Objective Evolutionary Optimization Discovers Diverse LLM Alignments Beyond Gradient Descent
von: Guo, Dongxin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

OneMax is not the Easiest Function for Fitness Improvements
von: Kaufmann, Marc, et al.
Veröffentlicht: (2022)

How Population Diversity Influences the Efficiency of Crossover
von: Cerf, Sacha, et al.
Veröffentlicht: (2024)

First Steps Towards a Runtime Analysis When Starting With a Good Solution
von: Antipov, Denis, et al.
Veröffentlicht: (2020)

Socio-cognitive agent-oriented evolutionary algorithm with trust-based optimization
von: Urbańczyk, Aleksandra, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Survey of Genetic and Differential Evolutionary Algorithm Approaches to Search Documents Based On Semantic Similarity
von: Muniyappa, Chandrashekar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Hardest Monotone Functions for Evolutionary Algorithms
von: Kaufmann, Marc, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Quantum-Inspired Genetic Optimization for Patient Scheduling in Radiation Oncology
von: SaiToh, Akira, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Massively Parallel Genetic Optimization through Asynchronous Propagation of Populations
von: Taubert, Oskar, et al.
Veröffentlicht: (2023)

SCAPE: Searching Conceptual Architecture Prompts using Evolution
von: Lim, Soo Ling, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Optimizing Genetic Algorithms Using the Binomial Distribution
von: Cicirello, Vincent A.
Veröffentlicht: (2024)

Parameter Tuning of the Firefly Algorithm by Standard Monte Carlo and Quasi-Monte Carlo Methods
von: Joy, Geethu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Domain-Informed Genetic Superposition Programming: A Case Study on SFRC Beams
von: Khorshidi, Mohammad Sadegh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Open Source Evolutionary Computation with Chips-n-Salsa
von: Cicirello, Vincent A.
Veröffentlicht: (2024)

L-System Genetic Encoding for Scalable Neural Network Evolution: A Comparison with Direct Matrix Encoding
von: Stuy, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Survey of Meta-features Used for Automated Selection of Algorithms for Black-box Single-objective Continuous Optimization
von: Cenikj, Gjorgjina, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Towards a Rigorous Understanding of the Population Dynamics of the NSGA-III: Tight Runtime Bounds
von: Opris, Andre
Veröffentlicht: (2025)

A First Runtime Analysis of the PAES-25: An Enhanced Variant of the Pareto Archived Evolution Strategy
von: Opris, Andre
Veröffentlicht: (2025)

NeurOptimisation: The Spiking Way to Evolve
von: Cruz-Duarte, Jorge Mario, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Isomorphic Functionalities between Ant Colony and Ensemble Learning: Part III -- Gradient Descent, Neural Plasticity, and the Emergence of Deep Intelligence
von: Fokoué, Ernest, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Runtime Analyses of NSGA-III on Many-Objective Problems: Provable Exponential Speedup via Stochastic Population Update
von: Opris, Andre
Veröffentlicht: (2025)

Tight Runtime Guarantees From Understanding the Population Dynamics of the GSEMO Multi-Objective Evolutionary Algorithm
von: Doerr, Benjamin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Evolutionary Algorithms Approach For Search Based On Semantic Document Similarity
von: Muniyappa, Chandrashekar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CLEAR: Cue Learning using Evolution for Accurate Recognition Applied to Sustainability Data Extraction
von: Bentley, Peter J., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Evolutionary Computation as Natural Generative AI
von: Shi, Yaxin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Sequential, Parallel and Consecutive Hybrid Evolutionary-Swarm Optimization Metaheuristics
von: Urbańczyk, Piotr, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Anarchy in the swarm: Testing informed and uninformed diversity-enhancing mechanisms within PSO framework
von: Urbańczyk, Piotr, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Runtime Analyses of NSGA-III on Many-Objective Problems
von: Opris, Andre, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Achieving Tight $O(4^k)$ Runtime Bounds on Jump$_k$ by Proving that Genetic Algorithms Evolve Near-Maximal Population Diversity
von: Opris, Andre, et al.
Veröffentlicht: (2024)

optimize_anything: A Universal API for Optimizing any Text Parameter
von: Agrawal, Lakshya A, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Many Objective Problems Where Crossover is Provably Essential
von: Opris, Andre
Veröffentlicht: (2024)

Evo* 2025 -- Late-Breaking Abstracts Volume
von: Mora, A. M., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Architecture-Induced Recoverability Bias in Differentiable Symbolic Regression
von: Gupta, Chakshu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Multipole Semantic Attention: A Fast Approximation of Softmax Attention for Pretraining
von: Mitchell, Rupert, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Enhancing Diversity in Multi-objective Feature Selection
von: Miyandoab, Sevil Zanjani, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Quadratic Unconstrained Binary Optimisation for Training and Regularisation of Binary Neural Networks
von: Villumsen, Jonas Christoffer, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Evo* 2023 -- Late-Breaking Abstracts Volume
von: Mora, A. M., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Composition of Relational Features with an Application to Explaining Black-Box Predictors
von: Srinivasan, Ashwin, et al.
Veröffentlicht: (2022)