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Quality-Diversity Optimization
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QDEvo框架使用LLM进行多样化启发式设计 · 跟踪到2个来源
研究人员开发了QDEvo，一个新颖的多目标框架，它结合了质量-多样性优化和大型语言模型（LLM），用于自动化启发式设计。该框架通过预训练的代码嵌入和分层自我反思，维持算法的多样化种群，从而解决了现有方法中的模式崩溃问题。实验表明，QDEvo在关键指标上超越了当前最先进的方法，能够为复杂的优化问题创建高性能、高效且语义多样的启发式方法。
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U-Net 加速气候适应性城市布局优化
研究人员开发了一种基于 U-Net 的深度学习模型，以加速气候适应性城市布局的优化。该方法用空间代理模型取代了缓慢的物理模拟，显著提高了效率。U-Net 模型表现出强大的性能，在适应性排名中实现了高精度，并在不到十分钟的时间内生成了数千种经过气候评估的多样化建筑布局。