Definisci lo spazio di ricerca e le variabili decisionali

La definizione dello spazio di ricerca e delle variabili decisionali per un caso d'uso di AlphaEvolve richiede una formulazione corretta del problema sotto forma di codice e la fornitura di una soluzione di base funzionante su cui l'euristica evolutiva può eseguire iterazioni e miglioramenti.

Questa procedura include:

  • Fornire il contesto target: stabilire il background, le regole del dominio e i limiti di prestazioni per il caso d'uso di ottimizzazione.

  • Fornire una base di riferimento pulita: fornire un codice chiaro e ben strutturato che implementi correttamente una soluzione di base per il problema target.

  • Tagging dei gradi di libertà: annota il codebase con commenti EVOLVE-BLOCK espliciti per contrassegnare le variabili decisionali, le strutture logiche o le routine specifiche che l'agente può modificare ed esplorare per identificare soluzioni con un rendimento migliore.

Struttura di un programma iniziale

Un programma iniziale è composto da due tipi di blocchi principali che determinano i confini della ricerca evolutiva:

  1. Blocchi di codice immutabili: codice boilerplate, funzioni helper e dipendenze che limitano lo spazio di ricerca o eseguono attività che non influiscono sulle prestazioni della soluzione (come i passaggi di pre-elaborazione standard o le routine di gestione dei dati).

  2. Blocchi di codice mutabili (EVOLVE-BLOCK): le regioni target contenenti variabili decisionali, strutture logiche o espressioni analitiche specifiche che l'agente può esplorare e modificare.

    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

Le regole di formattazione di EVOLVE-BLOCK includono:

  • Righe autonome: gli indicatori di commento EVOLVE-BLOCK-START e EVOLVE-BLOCK-END devono apparire da soli su righe separate. Non inserire codice o altri contenuti sulla stessa riga di un indicatore, ad eccezione di spazi vuoti e prefissi di commento (come # o //).
  • Codice modificabile obbligatorio: la regione tra gli indicatori di inizio e di fine deve contenere almeno una riga di codice modificabile. I blocchi contenenti solo spazi vuoti, commenti o docstring vengono rifiutati con un errore di convalida perché non esiste una logica mutabile che AlphaEvolve possa evolvere.
  • Nessuna nidificazione: i blocchi evolve nidificati non sono supportati.

Best practice per limitare lo spazio di ricerca

Il modo in cui organizzi le importazioni immutabili e posizioni i blocchi di evoluzione in modo esplicito mostra i limiti operativi di AlphaEvolve.

Gestisci le importazioni e le dipendenze delle librerie

AlphaEvolve non può determinare intrinsecamente quali librerie esterne sono valide per il tuo ambiente di produzione.

Per consentire l'esplorazione aperta: se qualsiasi pacchetto di machine learning o matematico è accettabile per massimizzare la metrica, inserisci le importazioni all'interno del blocco modificabile EVOLVE-BLOCK. In questo modo, AlphaEvolve ha la libertà di sostituire framework alternativi (ad esempio, sostituendo sklearn con TensorFlow o xgboost).

Per applicare toolchain rigide: se tutti i modelli devono provenire da un pacchetto specifico, dichiara quel pacchetto come importazione immutabile all'esterno del blocco evolve. Se AlphaEvolve richiede moduli interni aggiuntivi da quel pacchetto durante la ricerca, può comunque importarli localmente all'interno del suo spazio modificabile senza violare il vincolo globale.

Evita uno spazio di ricerca troppo vincolato

Formula il maggior numero possibile di vincoli rigidi come blocchi di codice immutabili nel programma iniziale o nel contesto di testo aggiuntivo fornito dall'utente. In questo modo, si riducono al minimo le possibilità che l'agente esplori soluzioni strutturalmente non fattibili.

Tuttavia, non restringere lo spazio di ricerca al punto da rendere ridondante un approccio evolutivo. Ad esempio, forzare AlphaEvolve a utilizzare solo regressioni lineari a parametro singolo riduce il problema a uno spazio di configurazione ristretto che potrebbe essere analizzato da utilità di ricerca a griglia standard. Utilizza invece i vincoli flessibili come penalità negative nei criteri di valutazione per guidare l'esplorazione senza soffocarla.

Posizionamento strategico dei blocchi per obiettivi mirati

La variazione dell'ambito di EVOLVE-BLOCK sposta l'intero obiettivo di ottimizzazione della pipeline:

Ottimizzazione della calibrazione out-of-sample (OOS): se il tuo obiettivo è la scoperta algoritmica generale, inserisci il blocco nell'intera routine di ottimizzazione e inizializzazione del modello.

Ottimizzazione dell'adattamento strutturale: se vuoi preservare un framework lineare, ma scoprire espressioni analitiche complesse o trasformazioni matematiche personalizzate, isola il blocco mutabile rigorosamente attorno alla logica di trasformazione delle caratteristiche, mantenendo l'architettura del modello downstream fissa e immutabile.

Preservare la gerarchia modulare (esempi di HDL/Verilog): quando ottimizzi le configurazioni dei blocchi di codice strutturale, mantieni i tag EVOLVE-BLOCK-START e EVOLVE-BLOCK-END rigorosamente all'interno dei confini della definizione del modulo. In questo modo, l'euristica di ricerca non può eseguire mosse strutturalmente non valide, come il tentativo di sostituire un singolo modulo contenuto in modo pulito con più sottomoduli mobili non mappati.