Automatically optimizing heuristics for robust scale-free network design via large language models
未评分
来源：
Nature
关键字：
neural coding
发布时间：
2025-11-20 19:37
摘要：
AutoRNet是一个新颖的框架，结合了大语言模型和进化算法，旨在自动生成用于增强规模无关网络鲁棒性的启发式方法。该框架通过专家定义的网络优化策略和自适应适应度函数，优化了网络设计过程，显著提高了网络的鲁棒性。实验结果表明，AutoRNet生成的启发式方法在多种测试场景中表现优于传统算法，展示了其在复杂网络优化中的潜力。
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关键证据
提出了一种新的框架AutoRNet，结合了大语言模型和进化算法，用于优化网络设计的启发式方法。
研究涉及复杂网络的鲁棒性，适用于社会、生物和互联网基础设施等多个领域。
拒绝原因
不属于医疗健康、生命科学领域
真实性检查
否
AI评分总结
AutoRNet是一个新颖的框架，结合了大语言模型和进化算法，旨在自动生成用于增强规模无关网络鲁棒性的启发式方法。该框架通过专家定义的网络优化策略和自适应适应度函数，优化了网络设计过程，显著提高了网络的鲁棒性。实验结果表明，AutoRNet生成的启发式方法在多种测试场景中表现优于传统算法，展示了其在复杂网络优化中的潜力。