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Automatic Heuristic Design
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RefineEvo框架增强了优化问题的启发式设计
研究人员推出了一种新的演化框架RefineEvo，旨在增强组合优化问题的自动启发式设计（AHD）。该系统利用规划器动态管理演化算子，并利用反射器在双向经验池中存储经验教训。实验表明，RefineEvo在解的质量和令牌效率方面优于现有方法，实现了更自主的启发式设计。
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MeEvo框架通过结合进化策略增强基于LLM的启发式设计 · 跟踪4个来源
研究人员推出了一种新颖的框架MeEvo，它结合了自然进化和元认知进化，以增强使用大型语言模型（LLMs）的自动启发式设计（AHD）。MeEvo通过自然进化实现启发式代码探索并保留推理痕迹，同时利用元认知进化通过反思来优化这些启发式方法，从而解决了现有方法的局限性。这种双层方法使以种群为驱动的探索和以反思为驱动的优化能够协同工作。实验表明，MeEvo在复杂优化问题上优于当前基于LLM的AHD架构。