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Metabolic Multi-Agent Optimizer
Metabolic Multi-Agent Optimizer
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新推出的代谢多智能体优化器框架用于自适应搜索
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…
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推出新的代谢多智能体优化器（MMAO）框架
研究人员推出了一种新的优化框架——代谢多智能体优化器（MMAO），该框架从内部资源循环中汲取适应性。与依赖固定参数和外部控制的传统方法不同，MMAO智能体拥有内部能量、角色状态和搜索历史，同时还从共享资源池中汲取养分。该框架将适应性改进转化为代谢增益，以调节各种搜索行为，包括感知强度、搜索幅度和智能体重生。MMAO已在连续和离散优化问题上进行了测试，证明了其作为一种参数少、自校准系统的能力。