一篇新论文使用更严格的经验协议评估了代谢多智能体优化器 (MMAO) 框架。该研究在连续和离散基准测试（包括 CEC2017 函数和 TSPLIB 实例）上测试了 MMAO 的资源分配原则。结果表明，MMAO 在连续和路由任务上优于外部基线，突显了其在压力下内源性资源重新分配方面的优势。研究还呼吁更清晰的机制隔离和更广泛的竞赛级比较。 AI
影响 为跨领域自适应资源重新分配框架提供了基于基准的验证。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍优化框架经验评估的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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