進化計算

Kirjaudu sisään

näkemys - 進化計算

進化自動機，特別是進化有限自動機，擁有超越圖靈機的表達能力，能夠解決傳統演算法無法處理的難解問題，甚至包括圖靈機不可判定問題。

進化オートマトンは、従来の進化アルゴリズムを包含し、無限の世代と自己進化を導入することで、従来の計算モデルでは解けなかった決定不可能な問題にも対処できる可能性を持つ、より強力な計算モデルである。

二値決定を行う主体からなる集団において、集団規模が無限大に近づくにつれて、個々の主体の行動の変動は消失し、集団全体の行動は決定論的な微分方程式によって記述される。

本稿では、深層学習に基づく生成拡散モデルを進化アルゴリズムに統合することで、従来の手法よりも効率的に、多様性に富んだ最適解を探索できることを示唆しています。

本稿では、物理的次元などのドメイン固有の制約を遺伝的記号回帰に取り入れる新しい手法を提案する。この手法は、セマンティックバックプロパゲーションを用いて、進化プロセス中に表現の次元的一貫性を確保し、探索空間を効果的に制約することで、より正確で解釈可能なモデルの発見を促進する。

人工生命シミュレーションにおいて、明示的な遺伝子や適応度最大化の概念を用いずに、血縁選択を通じて利他的な給餌行動が創発的に進化することを示した。

大規模言語モデル(LLM)を用いたレコメンデーションシステム(RS)において、進化的アルゴリズム(EA)を用いることで、推薦の精度、多様性、公平性をバランス良く最適化できる可能性を示唆している。

動的な次元数を持つ多次元空間での最適化問題を効率的に解決するために、動的時間伸縮法とユークリッド距離を組み合わせた新しい最適化アルゴリズム、動的次元ラッピング（DDW）が提案されている。

カントロヴィッチ・モナドに基づく新しい数学的フレームワークを用いることで、任意のレベルの多層進化プロセスと遺伝的アルゴリズムを統一的に定式化および最適化できる。

メモリNの囚人のジレンマゲームにおける直接相互主義の適応ダイナミクスは、プレイヤーや協力と裏切りの交換によって生じる対称性を示し、戦略空間の高次元性にもかかわらず、反復ゲームにおける協力の進化をより深く理解することを可能にする。

Tietoja

Tuotteet

Resurssit