進化計算

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innsikt - 進化計算

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。

本稿では、制約関数が未知または定量化できず、実行可能か不可能かのバイナリ結果しか得られない制約付き多目的最適化問題（CMOP/BC）を効果的に解決するために、検出領域法を用いた新しい進化アルゴリズムであるDRMCMOを提案する。

集団内での協力を促進するために、制度的処罰は有効な手段となりうるが、罰則、維持費、集団規模などの要素を適切に調整する必要がある。

メタヒューリスティクス最適化アルゴリズムに、対照ベース学習を組み込むことで、探索空間の多様性を向上させ、最適解への収束を加速できる。

本稿では、記号回帰問題において、グラフニューラルネットワークを用いて事前に問題特有の知識を獲得し、遺伝的プログラミングの探索を効率化するハイブリッド手法、EvoNUDGEを提案する。

本文提出了一種基於基因動力學的局部化 KBO 算法 (GKBO)，用於解決具有多個全局最小值的目標函數的優化問題。

遺伝的ダイナミクスを伴う運動論ベースの最適化（KBO）アルゴリズムを局所化することで、複数のグローバルミニマを持つ目的関数を効率的に探索し、従来のKBOや他の多峰性最適化手法と比較して優れたパフォーマンスを実現します。

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