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实体 Ruibo Duan

Ruibo Duan

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  1. RESEARCH · CL_193085 ·

    LLM协同进化启发式方法和问题实例以进行优化 · 跟踪3个来源

    研究人员开发了两个新颖的框架,MOSAIC和ACEvo,它们利用大型语言模型(LLM)来自动化组合优化问题中的启发式设计。这些系统通过对抗性地协同进化问题实例和启发式求解器,创建动态评估环境,从而突破算法性能的界限。与静态训练方法不同,MOSAIC和ACEvo生成具有挑战性的实例,暴露求解器的弱点,从而产生更强大、更专业的启发式方法。由此产生的启发式方法组合在性能上持续优于现有的基于LLM的自动化启发式设计方法,并实现了对问题实例特征…