Early years of Biased Random-Key Genetic Algorithms: A systematic review

本文提供了一篇系统性文献综述和文献计量分析，重点关注了偏向随机键遗传算法（BRKGA）。BRKGA是一种元启发式框架，使用基于随机键的染色体，配合偏向、均匀和精英的交配策略，以及遗传算法。这个综述涵盖了大约250篇论文，涉及各种应用，从经典组合优化问题到实际工业场景，甚至包括非传统应用，如机器学习的超参数调整和两阶段问题的情景生成。总之，本研究对BRKGA元启发式算法及其各种应用进行了全面的研究，为未来的研究提供了关键的启示。

BRKGA元启发式框架及其应用的系统性文献综述和计量分析

BRKGA是一种基于随机键的染色体和偏向性、均匀性、精英主义交配策略的元启发式框架，本文对其进行了全面的研究和应用探索

本文综述了约250篇论文，涵盖了从经典的组合优化问题到现实世界的工业场景，甚至是机器学习中的超参数调整和两阶段问题的情景生成等多种应用。该研究为BRKGA元启发式框架及其各种应用提供了全面的审视，揭示了未来研究的关键领域。

最近的相关研究包括：《A survey of genetic algorithms for solving multi-objective problems》、《A comprehensive survey of evolutionary algorithms in the transportation domain》等