Główne pojęcia
進化アルゴリズムと大規模言語モデルを組み合わせて、複雑なネットワーク内の重要なノードを特定する手法を提案します。
Streszczenie
この研究では、進化アルゴリズムと大規模言語モデルを活用して、複雑なネットワーク内の重要なノードを特定する手法が提案されています。初期関数に基づいて機能集団が進化し、選択された関数は評価され、分類されます。その後、LLMsが交叉と突然変異操作を実行し、新しい個体が生成されます。実験結果は、他の最先端アルゴリズムと比較して、この手法が適応性と効用のバランスを保ちつつ優れたパフォーマンスを発揮することを示しています。
Statystyki
大規模言語モデル(LLMs)による進化的アプローチ
ネットワークトポロジーおよび既存のアルゴリズムに基づく初期関数
進化中の関数集団の統計情報
Cytaty
"Identifying critical nodes in networks is a classical decision-making task."
"Our model consists of three main components: Manual Initialization, Population Management, and LLMs-based Evolution."
"Extensive experiments demonstrate the excellent performance of our method."