자율 신경망 기반 개체들의 상호작용과 자연선택의 시너지를 통해 집단 수준의 생식 능력이 자발적으로 출현한다.
다중 집단 환경에서 개인의 주관적 선호도와 정보에 따라 전략을 선택하며, 이러한 선호도 진화 과정에서 안정적인 상태를 도출하는 것이 핵심 내용이다.
육지 동물의 뇌 지능 발달은 바이러스 유사 요소의 침입으로 인한 신경세포의 시냅스 연결 능력 획득으로 시작되었다.
육지 동물의 뇌 지능은 바이러스 유사 요소가 생식 세포를 감염시킴으로써 시작되었다.
진화 알고리즘에서 영감을 얻어 선호 벡터 샘플링 전략을 제안하여 신경망 기반 파레토 집합 학습 모델의 수렴 속도를 향상시킨다.
확률적 이윤과 동적 무게 제약을 가진 배낭 문제를 해결하기 위해 다목적 진화 알고리즘을 제안하고, 슬라이딩 윈도우 선택 기법을 활용하여 성능을 향상시킨다.