论文阅读-Boosting Data-driven Evolutionary Algorithm with Localized Data Generation
1.昂贵且耗时问题，具有数据量小，适应度函数未知的特点。
2.论文中使用Localized Data Generation在原有数据的基础上，生成近似的数据；
3.对于适应度预测部分，采用多个网络进行预测取平均值。
4.缺点：文中生成近似数据的方法只适用于连续优化问题，对组合优化问题难以迁移。
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