Aimin Zhou

Nuevos métodos integran soluciones no evaluadas en algoritmos de optimización para mejor eficiencia.

Presentando un método para optimizar objetivos en conflicto de manera eficiente.

El aprendizaje de conjuntos Pareto con conocimiento de geometría mejora la eficiencia en la resolución de problemas multiobjetivo.

Este estudio examina la integración de LLMs en algoritmos evolutivos para la optimización.

La fusión de modelos combina diferentes modelos de IA para mejorar el rendimiento en varias tareas.

CMM-Math evalúa la resolución de problemas matemáticos en modelos multimodales usando texto y visuales.

Combinar soluciones evaluadas y no evaluadas puede mejorar la eficiencia de la optimización.