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Stagnation-Triggered Policy

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  1. RESEARCH · CL_99540 ·

    RACL方法通过推理代理控制增强元启发式学习

    研究人员推出了一种新颖的推理-代理控制层（RACL），旨在增强元启发式学习。RACL将一个推理代理集成到现有优化器之上，使其能够在不改变核心约束的情况下控制优化器的搜索行为。该方法在车辆路径测试用例中表现出改进，优于现有策略，并显示出最小的计算开销。概念验证利用Codex作为循环中的推理代理，在优化过程中观察、解释和提出干预措施。