La versione finale è disponibile: @YanboZhang3, @BeneHartl e @HananelHazan "Strategia Evolutiva del Modello di Diffusione Adattativa Heuristica" Abstract: I Modelli di Diffusione (DM) e gli Algoritmi Evolutivi (EA) condividono un principio generativo fondamentale: il perfezionamento iterativo di distribuzioni iniziali casuali per produrre soluzioni di alta qualità. I DM degradano e ripristinano i dati utilizzando rumore gaussiano, consentendo una generazione versatile, mentre gli EA ottimizzano parametri numerici attraverso euristiche ispirate biologicamente. La nostra ricerca integra questi framework, impiegando DM basati su deep learning per migliorare gli EA in diversi domini. Affinando iterativamente i DM con database curati heuristicamente, generiamo parametri di discendenza meglio adattati, raggiungendo una convergenza efficiente verso soluzioni ad alta fitness mantenendo la diversità esplorativa. I DM potenziano gli EA con una memoria profonda, mantenendo dati storici e sfruttando sottili correlazioni per un campionamento raffinato. La guida senza classificatore consente ulteriormente un controllo preciso sulle dinamiche evolutive, mirando a tratti genotipici, fenotipici o di popolazione specifici. Questo approccio ibrido trasforma gli EA in framework adattivi potenziati dalla memoria, offrendo flessibilità e precisione senza precedenti nell'ottimizzazione evolutiva, con ampie implicazioni per la modellazione generativa e la ricerca euristica.