実務のエンジニアリングにおける問題の形態は極めて異質です。制御・意思決定タスクは常に変化する環境との継続的な対話を必要とし、構造設計タスクは可変長のプログラムと式の空間での探索を必要とし、資源配分や経路計画タスクは離散的な順列と制約の中で解を求める必要があります。もし問題の種類ごとに個別のシステムを再構築すると、評価インターフェース、状態ストレージ、演算子ライブラリ、計算資源スケジューリングをすべて重複して実装することになり、エンジニアリングの移行コストが極めて高くなります。統一基盤の核心的な考え方は、同一の進化計算インフラでこれらの異種タスクを支え、多領域のアプリケーションが評価・状態・演算子・計算資源管理を共有できるようにすることです。
統一基盤は三本の柱で構成されています：オープン接続（統一された登録とインターフェース仕様でタスクを接続）、テンソル化実行（候補解をバッチにまとめ、一括並列評価）、ランタイムスケジューリング（異種計算資源上でタスクを配分し状態を維持）。この三者が相まって領域横断的な再利用を実現しており、「強化学習・遺伝的プログラミング・組合せ最適化に統一されたオープン接続基盤を提供する」という能力が単独で取り上げる価値がある理由でもあります。
3 つの典型的タスクをいかに同一基盤に乗せるか
- 強化学習：基盤は並列環境対話能力を提供し、複数環境インスタンスの一括サンプリング、複数候補方策の並列評価をサポートし、進化最適化との閉ループを形成します。
- 遺伝的プログラミング：底座支持程序树等变长、层次化结构的演化，可在统一种群与评价流程中处理结构表示及其变异、交叉。
- 組合せ最適化：離散意思決定・選択・順列・制約目標をテンソル化求解に適応させ、バッチ候補と並列評価によって探索スループットを向上させます。
何を共有し、何を適応させるか
領域ごとの差異はアダプテーション層が吸収します：強化学習は環境ステップの並列化を重視し、遺伝的プログラミングはプログラム木構造の進化を重視し、組合せ最適化は離散意思決定からテンソルへのマッピングを重視します。三者は下層の Runtime スケジューリングと状態管理を共有し、評価フロー・状態コンテナ・演算子編成方式・計算資源管理を共有しますが、問題の種類ごとにシステムを再構築するわけではありません。境界の引き方が正しいかを判断するには、こう自問してください：ある領域の固有構造を共有スケジューラのロジックに直接書き込んでいるなら、抽象レベルを間違えているということです。
統一基盤の柱と 3 種類のタスクのマッピング統一基盤はオープン接続・テンソル化実行・ランタイムスケジューリングの三本の柱で異種タスクを支えます：強化学習は並列環境対話を重視し、遺伝的プログラミングは可変長プログラム木を進化させ、組合せ最適化は離散意思決定をテンソルにマッピングします。三者は評価フロー・状態コンテナ・演算子編成・計算資源管理を共有し、領域ごとの差異はアダプテーション層が吸収して、問題の種類ごとにシステムを再構築することを避けます。
