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Covariance matrix adaptation evolution strategy based on correlated evolution paths with application to reinforcement learning
Covariance matrix adaptation evolution strategy based on correlated evolution paths with application to reinforcement learning
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新的NOTES方法增强了物理系统的逆向设计
研究人员开发了一种名为神经算子驱动的拓扑感知演化策略（NOTES）的新方法，以改进由偏微分方程控制的物理系统的逆向设计。该方法结合了DeepONet神经算子和协方差矩阵自适应演化策略（CMA-ES），以降低设计维度并提高效率。NOTES应用于纳米光子束偏转器和结构优化，与现有方法相比表现出优越的性能，实现了高效率和改进的顺应性。
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AI利用强化学习估计食品材料属性
研究人员开发了一种新颖的方法，利用潜在空间强化学习来估计食品断裂模拟中的材料属性，并以橙子剥皮为例进行了演示。该方法训练了一个以目标为条件的近端策略优化（PPO）策略，以从断裂行为描述中预测材料参数，恢复率为0.642。通过进一步增强，包括使用CMA-ES进行热启动，恢复率提高到0.828，为逆向物理学提供了一个实用的框架，并为视觉驱动的材料识别提供了潜力。