基於啟發式自適應擴散模型的演化策略

本文提出了一種基於深度學習的擴散模型的新型演化策略，該策略利用擴散模型強大的生成能力和對歷史數據的記憶能力，通過迭代優化過程生成高適應性的參數，並能透過分類器自由引導技術，精確控制演化搜索方向，實現對特定基因型、表型或種群特徵的定向進化。