Définir l'espace de recherche et les variables de décision

Pour définir l'espace de recherche et les variables de décision d'un cas d'utilisation AlphaEvolve, il est nécessaire de formuler correctement le problème sous forme de code et de fournir une solution de référence fonctionnelle sur laquelle l'heuristique évolutive peut itérer et s'améliorer.

Ce processus comprend les éléments suivants :

  • Fournir le contexte cible : définissez le contexte, les règles de domaine et les limites de performances pour le cas d'utilisation de l'optimisation.

  • Fournir une référence propre : fournissez un code clair et bien structuré qui implémente correctement une solution de référence pour le problème cible.

  • Taguer les degrés de liberté : annotez le codebase avec des commentaires EVOLVE-BLOCK explicites pour marquer les variables de décision, les structures logiques ou les routines spécifiques que l'agent peut modifier et explorer afin d'identifier des solutions plus performantes.

Structure d'un programme initial

Un programme initial est composé de deux principaux types de blocs qui déterminent les limites de la recherche évolutive :

  1. Blocs de code immuables : code passe-partout, fonctions d'assistance et dépendances qui limitent l'espace de recherche ou exécutent des tâches qui n'ont pas d'incidence sur les performances de la solution (comme les étapes de prétraitement standard ou les routines de gestion des données).

  2. Blocs de code modifiables (EVOLVE-BLOCK) : régions ciblées contenant des variables de décision, des structures logiques ou des expressions analytiques spécifiques que l'agent est autorisé à explorer et à modifier.

    import numpy as np
# Code to constrain the search space (Immutable)
def def_preprocessing():
    """Feature engineering and preprocessing."""
    pass

# EVOLVE-BLOCK-START
# Mutable block: Provides degrees of freedom for AlphaEvolve to optimize
def model_tuning():
    """Model tuning function: parametrized to take features."""
    pass
# EVOLVE-BLOCK-END

# Boilerplate code that does not impact solution performance (Immutable)
def batch_predictions():
    """Inference function: batch predictions to test performance."""
    pass

Bonnes pratiques pour contraindre l'espace de recherche

La façon dont vous organisez vos importations immuables et placez vos blocs d'évolution de manière explicite montre les limites opérationnelles d'AlphaEvolve.

Gérer les importations et les dépendances de bibliothèque

AlphaEvolve ne peut pas déterminer de manière intrinsèque quelles bibliothèques externes sont valides pour votre environnement de production.

Pour autoriser l'exploration ouverte : si un package de machine learning ou mathématique est acceptable pour maximiser votre métrique, placez les importations à l'intérieur du EVOLVE-BLOCK mutable. Cela permet à AlphaEvolve de remplacer des frameworks alternatifs (par exemple, en remplaçant sklearn par TensorFlow ou xgboost).

Pour appliquer des chaînes d'outils strictes : si tous les modèles doivent provenir d'un package spécifique, déclarez ce package comme une importation immuable en dehors du bloc "evolve". Si AlphaEvolve a besoin de modules internes supplémentaires de ce package lors de la recherche, il peut toujours les importer localement dans son espace mutable sans enfreindre la contrainte globale.

Éviter un espace de recherche trop contraint

Formulez autant de contraintes strictes que possible sous forme de blocs de code immuables dans le programme initial ou dans le contexte textuel supplémentaire fourni par l'utilisateur. Cela minimise les chances que l'agent explore des solutions structurellement irréalisables.

Toutefois, ne réduisez pas l'espace de recherche au point où une approche évolutive devient redondante. Par exemple, en forçant AlphaEvolve à n'utiliser que des régressions linéaires à un seul paramètre, le problème est réduit à un espace de configuration étroit qui peut être analysé par des utilitaires de recherche par grille standard. Utilisez plutôt des contraintes souples comme pénalités négatives dans vos critères d'évaluation pour guider l'exploration sans la freiner.

Placement stratégique des blocs pour des objectifs ciblés

La variation du champ d'application de votre EVOLVE-BLOCK modifie l'ensemble de l'objectif d'optimisation de votre pipeline :

Optimisation de la calibration hors échantillon : si votre objectif est la découverte algorithmique à grande échelle, entourez le bloc de l'ensemble de la routine d'initialisation et d'ajustement du modèle.

Optimiser l'adéquation structurelle : si vous souhaitez conserver un framework linéaire, mais découvrir des expressions analytiques complexes ou des transformations mathématiques personnalisées, isolez votre bloc mutable strictement autour de la logique de transformation des caractéristiques, en conservant l'architecture du modèle en aval fixe et immuable.

Préserver la hiérarchie modulaire (exemples HDL/Verilog) : lorsque vous optimisez les configurations de blocs de code structurel, conservez les balises EVOLVE-BLOCK-START et EVOLVE-BLOCK-END strictement à l'intérieur des limites de la définition du module. Cela empêche l'heuristique de recherche d'effectuer des déplacements structurellement non valides, par exemple en essayant de remplacer un module unique et clairement contenu par plusieurs sous-modules flottants non mappés.