La computación evolutiva tradicional se centra principalmente en vectores de parámetros numéricos de baja dimensión y predefinidos, como hiperparámetros, pesos y variables continuas, cuyo espacio de búsqueda está limitado por estructuras y esquemas de codificación diseñados manualmente. Cuando la escala computacional y la base de ingeniería se amplían, la búsqueda de objetos de alta dimensión, discretos y estructurados pasa de ser inviable a ser tratable, y las fronteras de búsqueda se expanden de forma sincronizada con la capacidad de cómputo y las cadenas de herramientas.
Sobre esta base, los grandes modelos disponen de capacidades de comprensión de código, razonamiento contextual y generación de candidatos, lo que les permite construir, modificar y evaluar directamente objetos a nivel de programa, reduciendo la dependencia de esquemas de codificación y operadores de mutación diseñados manualmente. Una vez abierta la escala de cómputo, si el método de generación de candidatos sigue estando predefinido manualmente, el sistema solo puede repetir esquemas preestablecidos; incorporar el propio método de generación de candidatos como objeto de evolución (por ejemplo, la estrategia de mutación y la configuración de parámetros de la evolución diferencial) es precisamente la manifestación directa de esta expansión de fronteras en el plano metodológico.
La siguiente figura muestra la estructura de esta expansión jerárquica.
En consecuencia, los objetos de evolución presentan una expansión jerárquica: parámetros numéricos → estructura del modelo → mecanismo algorítmico → estado del programa y de la ingeniería de software. Cuanto más alto es el nivel, más fuertes son las restricciones semánticas y más larga es la cadena de evaluación: los candidatos deben ser ejecutables y verificables, y la evaluación de la aptitud pasa de ser una función escalar a un juicio conjunto de resultados de ejecución y restricciones de ingeniería. Esta expansión no sustituye la optimización de parámetros, sino que la integra en un ciclo de evolución de programas y sistemas más amplio, formando un espectro continuo desde el ajuste local de parámetros hasta la mejora a nivel de sistema.
Diagrama jerárquico de la expansión de los objetos de evolución desde los parámetros numéricos hacia los sistemas de softwareLa figura muestra, de abajo hacia arriba, la expansión jerárquica de los objetos de evolución: parámetros numéricos, estructura del modelo, mecanismo algorítmico y, finalmente, estado del programa y de la ingeniería de software. Cuanto más alto es el nivel, más fuertes son las restricciones semánticas y más larga es la cadena de evaluación: los candidatos deben ser ejecutables y verificables, y la aptitud pasa de ser una función escalar a un juicio conjunto de resultados de ejecución y restricciones de ingeniería, con lo que la optimización de parámetros queda integrada en un ciclo de evolución de programas más amplio.
