النسخة النهائية صدرت: @YanboZhang3، @BeneHartl، @HananelHazan "استراتيجية تطورية نموذج الانتشار التكيفي الاسترشافي" الملخص: تشترك نماذج الانتشار (DMs) والخوارزميات التطورية (EAs) في مبدأ توليدي أساسي: تحسين التوزيعات الأولية العشوائية بشكل تكراري لإنتاج حلول عالية الجودة. تقوم DMs بتحليل واستعادة البيانات باستخدام ضوضاء غاوسي، مما يمكن من توليد متعدد الاستخدامات، بينما تقوم EAs بتحسين المعلمات العددية من خلال استدلاليات مستوحاة من البيولوجيات. تدمج أبحاثنا هذه الأطر، مستخدمة مديري اللعبة المعتمدين على التعلم العميق لتعزيز المساعدين العاطفيين عبر مجالات متنوعة. من خلال تحسين مديري اللعبة بشكل تكراري باستخدام قواعد بيانات مختارة استرشافيا، ننتج معايير نسل أكثر تكيفا، محققين تقارب فعال نحو حلول عالية اللياقة مع الحفاظ على التنوع الاستكشافي. تعزز DMs الأنظمة التفاعلية بذاكرة عميقة، مع الاحتفاظ بالبيانات التاريخية والاستفادة من الارتباطات الدقيقة لأخذ عينات محسنة. يتيح الإرشاد الخالي من المصنفين أيضا تحكما دقيقا في الديناميكيات التطورية، مستهدفا صفات جينية محددة أو فنوتيبيكية أو سكانية. يحول هذا النهج الهجين الحلول التفاعلية إلى أطر تكيفية معززة بالذاكرة، مقدما مرونة غير مسبوقة ودقة في تحسين التطور، مع تداعيات واسعة على النمذجة التوليدية والبحث الاستدلالي.