論文の概要: Genetic AI: Evolutionary Games for ab initio dynamic Multi-Objective Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.19113v2
• Date: Thu, 08 May 2025 12:13:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-09 15:15:32.718923
• Title: Genetic AI: Evolutionary Games for ab initio dynamic Multi-Objective Optimization
• Title（参考訳）: 遺伝的AI:ab初期動的多目的最適化のための進化型ゲーム
• Authors: Philipp Wissgott,
• Abstract要約: 遺伝的AIは、外部パラメータや事前定義された重みのない、多目的最適化のための新しい方法である。 支配、アルトゥル主義、バランス、利己主義の4つの進化戦略を提示する。 2つの決定問題に対するアプローチの普遍性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce Genetic AI, a novel method for multi-objective optimization without external parameters or predefined weights. The method can be applied to all problems that can be formulated in matrix form and allows for a data-less training of AI models. Without employing predefined rules or training data, Genetic AI first converts the input data into genes and organisms. In a simulation from first principles, these genes and organisms compete for fitness, where their behavior is governed by universal evolutionary strategies. We present four evolutionary strategies: Dominant, Altruistic, Balanced and Selfish and show how a linear combination can be employed in a fully self-consistent evolutionary game. Investigating fitness and evolutionary stable equilibriums, Genetic AI helps solving optimization problems with a set of predefined, discrete solutions that change dynamically. We show the universality of the approach on two decision problems.
• Abstract（参考訳）: 我々は,外部パラメータや事前定義された重みを持たず,多目的最適化のための新しい手法である遺伝的AIを紹介する。 この方法は、行列形式で定式化できるすべての問題に適用することができ、AIモデルのデータレストレーニングを可能にする。 事前に定義されたルールやトレーニングデータを使わずに、ジェネティックAIはまず入力データを遺伝子や生物に変換する。 第一原理からのシミュレーションでは、これらの遺伝子と有機体は、その行動は普遍的な進化戦略によって支配されるフィットネスと競合する。 支配的,アルトゥル主義的,均衡的,自我的という4つの進化的戦略を提示し,完全自己整合進化ゲームにおいて線形結合をどのように活用できるかを示す。 適合性と進化的安定均衡を調査し、遺伝的AIは、動的に変化する事前定義された離散的なソリューションのセットで最適化問題の解決を支援する。 2つの決定問題に対するアプローチの普遍性を示す。

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