large language models (LLMs) have significantly advanced in various fields
and intelligent agent applications. However, current LLMs that learn from human
or external model supervision are costly and may face performance ceilings as
task complexity and diversity increase. To address th
基于大型语言模型(LLMs)和进化算法(EAs)的优势和互补性,本文提出了一篇综合综述和展望性的论文,将它们的相互启示分为 LLM 增强进化优化和 EA 增强 LLM 两个方面,并介绍了一些整合方法来论证在各种应用场景中 LLMs 与 EAs 的融合。这篇论文是围绕 LLMs 时代的 EA 研究的首个综合综述,为了解和利用 LLMs 与 EAs 之间的协作潜力奠定了基础,并提供了挑战和未来方向的指导。