用于离线多任务多目标优化的新型进化算法

这项研究探索了一种复杂的整合方法，将进化算法与语言模型和强化学习技术结合起来，用于离线多任务多目标优化。 摘要表明这是一种有前景的方法，但需要更多细节来评估其适用性和性能优势。

• •这项研究侧重于离线多任务多目标优化。
• •它将数据驱动的进化算法与语言代理模型集成。
• •该方法结合了隐式Q学习。