論文の概要: Associative Constructive Evolution: Enhancing Metaheuristics through Hebbian-Learned Generative Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.29774v1
• Date: Tue, 31 Mar 2026 14:14:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-01 15:25:03.708045
• Title: Associative Constructive Evolution: Enhancing Metaheuristics through Hebbian-Learned Generative Guidance
• Title（参考訳）: アソナティブ・コンストラクティブ・エボリューション:ヘビアン学習によるメタヒューリスティックスの実現
• Abstract要約: Associative Constructive Evolution(ACE)は、学習された生成誘導を通じてメタヒューリスティックスを強化するフレームワークである。 ACEはジェネレーティブ・コンストラクション・オートマトン(GCA)を導入している。 この協力を実現する3つのメカニズムは、共用操作の関連性を強化するヘビアン重み強化、学習された高品質領域への偏見を導いたサンプリング、再利用可能なマクロ操作に頻繁なパターンを抽出するシンボリック抽象化である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.903044162596618
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Metaheuristic algorithms such as Particle Swarm Optimization (PSO) and Evolutionary Algorithms (EA) excel at exploring solution spaces but lack mechanisms to accumulate and reuse procedural knowledge from successful search trajectories. This paper proposes Associative Constructive Evolution (ACE), a framework that enhances metaheuristics through learned generative guidance. ACE introduces a Generative Construction Automaton (GCA) -- a probabilistic model over operation sequences -- coupled with the base metaheuristic in a synergistic loop: the metaheuristic explores and provides trajectory samples, while the GCA consolidates successful patterns and guides future exploration. Three mechanisms realize this cooperation: Hebbian weight consolidation that strengthens associations between co-successful operations, guided sampling that biases search toward learned high-quality regions, and symbolic abstraction that extracts frequent patterns into reusable macro-operations. Experiments integrating ACE with EA and PSO on molecular design and maze navigation demonstrate consistent improvements. ACE-PSO achieves a 27.5% increase in success rate while reducing convergence time by 49.6%. In molecular design, ACE-EA improves fitness by 10.1% with 126 chemically interpretable macro-operations automatically discovered.
• Abstract（参考訳）: Particle Swarm Optimization (PSO) や Evolutionary Algorithms (EA) のようなメタヒューリスティックアルゴリズムは、解空間の探索において優れているが、探索軌道からの手続き的知識の蓄積と再利用のメカニズムが欠如している。 本稿では,学習した生成指導を通じてメタヒューリスティックスを強化するフレームワークであるAssociative Constructive Evolution(ACE)を提案する。 ACEはジェネレーティブ・コンストラクション・オートマトン(GCA) - 操作シーケンス上の確率モデルで、相乗的ループのベースメタヒューリスティックと組み合わせて、メタヒューリスティックな探索と軌道サンプルを提供する。 この協力を実現する3つのメカニズムは、共用操作の関連性を強化するヘビアン重み強化、学習された高品質領域への偏見を導いたサンプリング、再利用可能なマクロ操作に頻繁なパターンを抽出するシンボリック抽象化である。 分子設計と迷路ナビゲーションにおけるACEとEAとPSOの統合実験は、一貫した改善を示している。 ACE-PSOは、収束時間を49.6%削減しながら、成功率を27.5%向上させる。 分子設計では、ACE-EAは、化学的に解釈可能な126個のマクロ操作が自動的に検出され、フィットネスを10.1%改善する。

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