Son versiyon çıktı: @YanboZhang3, @BeneHartl ve @HananelHazan "Heuristik Adaptif Diffüzyon-Model Evrimsel Stratejisi" Özet: Difüzyon Modelleri (DM'ler) ve Evrimsel Algoritmalar (EA'lar) temel bir üretken ilkeyi paylaşır: rastgele başlangıç dağılımlarının yinelemeli şekilde iyileştirilmesi ve yüksek kaliteli çözümler üretmesidir. DM'ler, Gauss gürültüsü kullanarak verileri bozup geri getirir, böylece çok yönlü üretim mümkün olurken, EA'lar biyolojik kaynaklı sezgisel yöntemlerle sayısal parametreleri optimize eder. Araştırmalarımız bu çerçeveleri entegre ederek, derin öğrenme tabanlı DM'leri kullanarak EA'ları çeşitli alanlarda geliştirir. DM'leri sezgisel olarak kürlenmiş veritabanlarıyla yinelemeli olarak geliştirerek, daha iyi uyarlanmış yamaç parametreleri üretiyoruz; yüksek uygunluklu çözgütlere verimli yakınsamaya ulaşırken keşif çeşitliliğini koruyoruz. DM'ler, EA'ları derin bellekle güçlendirir, tarihsel verileri saklar ve ince korelasyonları kullanarak rafine örnekleme yaparlar. Sınıflandırıcı olmayan rehberlik, evrimsel dinamikler üzerinde hassas kontrol sağlar ve belirli genotipik, fenotipik veya popülasyon özelliklerini hedefler. Bu hibrit yaklaşım, EA'ları uyarlanabilir, bellek destekli çerçevelere dönüştürür; evrimsel optimizasyonda eşi benzeri görülmemiş esneklik ve hassasiyet sunar; üretken modelleme ve sezgisel arama için geniş sonuçlar doğurmaktadır.