Il calcolo evolutivo tradizionale ha come oggetto principale vettori di parametri numerici a bassa dimensionalità e predefiniti, come iperparametri, pesi e variabili continue, e il suo spazio di ricerca è delimitato da strutture e schemi di codifica stabiliti manualmente. Quando la scala di calcolo e l'infrastruttura ingegneristica si ampliano, la ricerca di oggetti ad alta dimensionalità, discreti e strutturati passa da impraticabile a gestibile, e i confini della ricerca si estendono insieme alla potenza di calcolo e alla toolchain.
Su questa base, i grandi modelli possiedono capacità di comprensione del codice, ragionamento contestuale e generazione di candidati, e possono costruire, modificare e valutare direttamente oggetti a livello di programma, riducendo la dipendenza da schemi di codifica e operatori di mutazione progettati manualmente. Una volta ampliata la scala di calcolo, se il metodo di generazione dei candidati resta fissato in anticipo dall'uomo, il sistema non può che ripetere schemi prestabiliti; includere il metodo stesso di generazione dei candidati tra gli oggetti dell'evoluzione (ad esempio la strategia di mutazione e le impostazioni dei parametri dell'evoluzione differenziale) è proprio la manifestazione diretta di questa espansione dei confini a livello metodologico.
La figura seguente illustra la struttura di questa espansione per livelli.
Di conseguenza, gli oggetti dell'evoluzione mostrano un'espansione per livelli: parametri numerici → struttura del modello → meccanismo algoritmico → stato del programma e dell'ingegneria del software. Più alto è il livello, più forti sono i vincoli semantici e più lunga è la catena di valutazione: i candidati devono essere eseguibili e verificabili, e la valutazione della fitness passa da una funzione scalare a un giudizio congiunto di risultati di esecuzione e vincoli ingegneristici. Questa espansione non sostituisce l'ottimizzazione dei parametri, ma la include in un ciclo evolutivo più ampio di programmi e sistemi, formando uno spettro continuo dal tuning locale al miglioramento a livello di sistema.
Diagramma dei livelli dell'espansione degli oggetti dell'evoluzione dai parametri numerici ai sistemi softwareLa figura mostra dal basso verso l'alto l'espansione per livelli degli oggetti dell'evoluzione: parametri numerici, struttura del modello, meccanismo algoritmico, fino allo stato del programma e dell'ingegneria del software. Più alto è il livello, più forti sono i vincoli semantici e più lunga è la catena di valutazione; i candidati devono essere eseguibili e verificabili, e la fitness passa da una funzione scalare a un giudizio congiunto di risultati di esecuzione e vincoli ingegneristici, per cui l'ottimizzazione dei parametri viene inclusa in un ciclo evolutivo più ampio dei programmi.
