人工生态中的继承学习：控制机制与更新分配如何塑造收益

研究在资源受限的人工生态中探讨继承学习何时提升群体表现，提出结合结构化随机控制、新生偏好干预与遗传更新分配的分析框架。保持随机更新的状态结构大幅缩小表观继承优势，条件性建立速度收益仍然存在；偏好擦除与快速学习补偿支持减少后代重学习的贡献。更新分配方式会改变比较结果，在更新次数与累积量匹配时分阶段释放提升占用率但未达到预设建立标准。