Versiunea finală este disponibilă: @YanboZhang3, @BeneHartl și @HananelHazan "Strategie evolutivă a modelului adaptiv de difuzie euristic" Rezumat: Modelele de difuzie (DM) și algoritmii evolutivi (EA) împărtășesc un principiu generativ de bază: rafinarea iterativă a distribuțiilor inițiale aleatorii pentru a produce soluții de înaltă calitate. DM-urile degradează și restaurează datele folosind zgomot gaussian, permițând generarea versatilă, în timp ce EA-urile optimizează parametrii numerici prin euristici inspirate biologic. Cercetarea noastră integrează aceste cadre, folosind DM-uri bazate pe deep learning pentru a îmbunătăți EA-urile în domenii diverse. Prin rafinarea iterativă a DM-urilor cu baze de date curatoriate euristic, generăm parametri de urmași mai bine adaptați, obținând o convergență eficientă către soluții cu fitness ridicat, păstrând în același timp diversitatea explorativă. DM-urile suplimentează EA-urile cu memorie profundă, păstrând date istorice și exploatând corelații subtile pentru a rafina eșantionarea. Ghidarea fără clasificatori permite, de asemenea, un control precis asupra dinamicii evolutive, vizând trăsături genotipice, fenotipice sau populaționale specifice. Această abordare hibridă transformă EA-urile în cadre adaptive, îmbunătățite de memorie, oferind o flexibilitate fără precedent și o precizie în optimizarea evolutivă, cu implicații largi pentru modelarea generativă și căutarea euristică.