分布式黑盒共识优化中的行动与合作学习
Learning to Act and Cooperate for Distributed Black-Box Consensus Optimization

Zi-Bo Qin, Feng-Feng Wei, Tai-You Chen, Wei-Neng Chen
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• 本文提出一个创新的轨迹驱动框架，专门用于解决分布式黑盒共识优化问题。
• 该框架巧妙地利用大语言模型（LLMs）的强大能力，来指导多智能体的复杂行为与协同模式。
• 通过精确引导智能体的动作与协作策略，该方法有效克服了黑盒环境下的挑战。
• 实验结果明确显示，这种新颖的方法不仅显著提升了最终解决方案的质量，也大幅提高了优化过程的效率。

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#分布式优化 #黑盒优化 #共识优化 #大语言模型 #多智能体

分布式黑盒一致性优化的动作与协作学习
Learning to Act and Cooperate for Distributed Black-Box Consensus Optimization
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