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研讨会实录
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每个周四我们实验室都会小组讨论，互相促进研究工作。首先由某个人向全组成员汇报最近看过的论文与编程实现的结果，然后大家就该篇文章进行深入的讨论，包括文章的研究思路、有没有继续做下去的必要等。由于大家都研究进化计算，因此讨论气氛非常热烈。
今天师弟报告了他对差异进化（differential evolution）算法中两个重要参数F与CR的研究进展，以差异进化中的SaDE、jDE等经典算法为例。讨论的结果让人沮丧。个体变异步长F与交叉概率对算法性能影响非常大，可是没有一套参数能够解决所有的问题。就是对于同一个测试函数，进化过程中的不同阶段使用的参数值也可能不同。因此考虑进化过程中的参数自适应问题成为考虑的思路之一，以便参数能随着进化的深入在线学习、适应不同的环境。可是这又与我们的实验结果不相符，自适应算法的优化结果并不好。为何如此？应该是在适应的过程中，浪费了太多的评价次数。在给定评价次数的条件下，算法的进化代数减少，降低了计算精度。
虽然我的博士研究大部分时间都用在进化计算上，但是现在我已经感觉不到进化计算的发展前景，失去了兴趣，虽然还有很多想法可以写论文。但是一篇篇仅仅改进算法的文章又有什么意思？况且还不能适应全部的问题。于是我想转到其他的方向，比如计算经济。
从7：30开始的会议，一直持续到晚上10点钟。外面的倾盆大雨把我们全都留在了实验室，无法回宿舍。到了11点多时，瓢泼似地雨水丝毫没有变小的意思，只好冒雨跑回宿舍了。
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