Apr, 2023

基于 PLC 控制的自优化与演化算法自动生成代码

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TL;DR本文提出了一种基于进化算法的新方法，通过遗传结果，从解码中导出系统实现的程序代码，解决了自动化数字化转型对工业过程中数据采集和处理提出的新要求，并在多目标优化问题下的工业液体站过程上对所提出的方法进行了评估。
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发现论文，激发创造
  • 基于进化算法自主创建路径规划程序的进化程序员

    利用进化程序员方法和遗传算法进行无人机航迹规划，以适应不同环境下的场景变化。

    Mar, 2022

  • 程序合成的遗传算法

    利用进化计算方法改善演绎程序合成工具 SuSLik 的搜索策略，以加速正确程序的推导，交叉验证结果显示改进后的方法可泛化应用于未预见的问题。

    Nov, 2022

  • 神经进化电子动态网络

    利用动态和部分重构能力强大的现代可编程门阵列作为神经进化动态神经网络的强大平台的潜力得到了本研究的实证。

    Apr, 2024

  • LLM 引导演化：模型升级的自动化

    通过利用大型语言模型的指导进化框架，研究证明了机器学习模型的自主进化和增强设计的潜力。

    Mar, 2024

  • 利用广义经验的自适应操作符选择

    通过强化学习提出并评估了一种新的方法来帮助开发通用框架，用于获取、处理和利用即时和未来使用的经验，以解决优化问题和平衡探索和开发之间的挑战。

    Dec, 2023

  • 用进化程序合成自动化设计多重网格方法

    本论文介绍了一种基于语法引导遗传编程的进化程序综合技术，用于发现具有高效性和泛化能力的具有前所未有结构的多重网格方法，从而解决部分微分方程的数值求解问题。该方法的可行性通过 Python 框架 EvoStencils 的实现得到证明。

    Dec, 2023

  • ChatGPT 用于 PLC/DCS 控制逻辑生成

    本研究是一项探索性研究，通过创建 100 个 LLM 提示，测试了控制逻辑生成，旨在提高控制工程师的生产力。

    May, 2023

  • 动态网络模型的符号回归

    使用复杂系统、网络、遗传编程、符号回归和进化计算等方法，该研究论文介绍了一种用于生成网络结构和发展过程的新型网络生成器，并通过改进的方法和应用于多个数据集的实验证明了其解释性和去中心化特性。

    Dec, 2023

  • 基于图遗传算法的自动化拼图验证以实现更快的游戏设计

    本文介绍了一种带有专家知识启发式的进化算法，以更高效地解决逻辑谜题，在游戏设计中可以应用于自动验证和个性化谜题设计。

    Feb, 2023

  • 利用大型语言模型演化代码

    用大型语言模型（LLM）进行演化代码的算法最近才出现在遗传编程（GP）领域中。我们提出了 LLM GP，这是一种基于 LLM 的形式化演化算法，旨在演化代码。与 GP 类似，它使用进化算子，但其设计和实现与 GP 截然不同，因为它利用了 LLM 的提示和 LLM 的预训练模式匹配和序列完成能力。我们还提供了 LLM GP 的演示级变体及其代码。通过涵盖从形式到实践的算法，我们涵盖了设计和 LLM 使用的考虑因素，以及使用 LLM 进行遗传编程时出现的科学挑战。

    Jan, 2024