LEAD2025：代理模型在元黑箱优化中的可行性分析——黄之阳_哔哩哔哩_bilibili

Name: LEAD2025：代理模型在元黑箱优化中的可行性分析——黄之阳
Uploaded: 2025-09-17T04:11:28.000Z
Duration: 11 min 50 s
Channel: 华南理工大学MetaEvo
Description: 汇报题目：代理模型在元黑箱优化中的可行性分析 嘉宾介绍：黄之阳，华南理工大学计算机科学与技术专业23级本科生，MetaEvo团队成员。研究方向为元黑箱优化，进化计算和代理模型，在ACM GECCO发表论文一篇。 PPT链接：https://www.alipan.com/s/JMnM4PkgMfa

华南理工大学MetaEvo

汇报题目：代理模型在元黑箱优化中的可行性分析嘉宾介绍：黄之阳，华南理工大学计算机科学与技术专业23级本科生，MetaEvo团队成员。研究方向为元黑箱优化，进化计算和代理模型，在ACM GECCO发表论文一篇。PPT链接：https://www.alipan.com/s/JMnM4PkgMfa, 视频播放量 1477、弹幕量 0、点赞数 3、投硬币枚数 2、收藏人数 5、转发人数 1, 视频作者 华南理工大学MetaEvo, 作者简介 MetaEvolution Lab官方账号，聚焦进化计算、深度强化学习与元黑箱优化，主页：https://metaevo.github.io，相关视频：LEAD2025：面向大规模昂贵单/多目标优化的线性子空间代理模型构建方法——司朗春，LEAD2025：面向代理模型辅助进化算法的元级控制框架研究——杜玉坤，LEAD2025：数据流环境中的概念漂移检测与动态优化方法——钟远婷，LEAD2025：模块化黑箱优化算法自动设计——郭泓树，LEAD2025：分布式数据驱动的进化算法——魏凤凤，LEAD2025：数据驱动的大规模进化优化——顾浩然，LEAD2025：基于大语言模型的自动算法选择和设计——邬晟豪，LEAD2025：基于大语言模型的自动算法设计——柳斐，李飞飞万字长文爆了！定义AI下一个十年！，LEAD2025：RL4CO: 基于强化学习的组合优化基准平台——化传博