進化するAIオペレーター：多目的最適化を改善する新しいフレームワーク
分析
本研究は、多目的進化アルゴリズム (MOEA) を強化するための新しいフレームワーク、Evolution of Operator Combination (E2OC) を紹介します。E2OCはマルコフ決定プロセスとモンテカルロ木探索を利用して、相互依存オペレーターを動的に最適化し、さまざまな自動ヒューリスティック設計 (AHD) タスクでパフォーマンスを向上させます。
重要ポイント
引用・出典
原文を見る"Experimental results across AHD tasks with varying objectives and problem scales show that E2OC consistently outperforms state-of-the-art AHD and other multi-heuristic co-design frameworks, demonstrating strong generalization and sustained optimization capability."
A
ArXiv Neural Evo2026年1月27日 05:00
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