研究人员推出了一种新颖的自适应元启发式框架——代谢多智能体优化器（MMAO），旨在实现高效的搜索过程。MMAO基于内源性资源循环原理运行，其中搜索强度、探索-利用平衡和生命周期更新由中央代谢控制器管理。该框架的特点是具有有限的私有能量、公共预算、归一化奖励、持续的角色适应以及资源驱动的分支和剪枝。在连续和离散域（包括Sphere、Rastrigin和旅行商问题（TSP）等基准问题）中的初步评估表明，MMAO在保持精简设计的同时，能够适应不同类型的问题。 AI
影响 该框架可能为解决人工智能和机器学习中的复杂优化问题提供新方法。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍新优化框架的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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