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dynamic multi-mode project scheduling
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新方法增强了AI驱动的项目调度启发式算法
研究人员开发了一种新的方法，利用代理辅助遗传编程（GP）来改进动态多模式项目调度的启发式规则。该研究侧重于表型特征（PC）以在有限的完全模拟预算内增强适应度估计。测试了三种编码方案——优先级值、排序和二进制——其中二进制编码结合欧氏距离显示出对代理辅助GP最有效和最稳健的指导。
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遗传编程指导大型语言模型进行项目调度
研究人员开发了一种新颖的方法来增强大型语言模型（LLM）在动态多模式项目调度中的决策能力。该方法涉及从遗传编程（GP）演化的规则中提取启发式知识，然后将该知识注入LLM。研究探讨了各种知识迁移机制，包括特征选择、特征提示、规则引用和规则遵循，以指导LLM的决策。结果表明，GP衍生的指导通常能提高LLM的性能，其中特征选择等特定方法在更高的代币成本下提供了更好的代币效率，而规则遵循则实现了更强的性能。这种指导还增强了决策的稳定性，并影响…