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Large language model assisted meta-evolution for automated constrained optimization evolutionary algorithm design
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.eswa.2026.131756.png)
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摘要
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• 大型语言模型的幻觉和令牌限制阻碍了约束优化进化算法的自动化代码生成。
• 在我们提出的LMCOEA中，利用大型语言模型作为元优化器的进化策略来自动生成更新规则。
• 基于进化学习的元黑箱优化将跨问题知识转移，以增强自动生成算法的泛化能力。
• RTO2H提示工程框架指导大型语言模型设计更有效的更新规则。
• 由LMCOEA设计的规则在多样化约束任务中优于人工设计的规则。
Keyword:
Large language models
Constrained optimization
Evolutionary algorithms
Meta-optimization
Automated algorithm design