まとめと展望：より高度な知能形態へ

本ページはコースの中心的テーマ——手法の進化——に立ち返ります。これまで知能システムの多くは、固定された求解フレームワークの中でより良い解を探していました。しかし手法の進化は、求解手法そのものを反復改善の対象とします。アルゴリズム、オペレータ、構造、戦略などが進化の過程で自己改善し、アルゴリズムの自己進化を実現するのです。

内外層の統合：解空間から手法空間へ

• 内層進化：与えられた問題で解を探索し、現在の手法を極限まで使いこなして、候補解と評価結果を産出します。
• 外層進化：タスクのフィードバックを利用して求解手法そのものを改善し、探索対象が「解」から「アルゴリズム・オペレータ・構造」へと変わります。
• 閉ループ：内層の解の品質が外層の評価信号となり、外層で改善された手法が再び内層へ戻り、解空間から手法空間への持続的な閉ループを形成します。

EvoX がもたらす意義

方法演化要真正落地，需要把种群、评价结果与算法状态组织为可整体计算的张量，并在此之上调度异构算力。EvoX 通过テンソル化計算と統一基盤アーキテクチャにより、「どのように進化させるか」と「いかに効率的にスケジューリングするか」を分離し、手法の進化とシステムレベルの持続的進化にエンジニアリング実装の基盤を提供します。これにより知能システムは「答えを求める」から「手法を改善する」へ、さらにはより高度な自律進化へと進みます。

例：MetaDE——進化アルゴリズムで進化アルゴリズムを改善する

MetaDE は内層の差分進化（DE）で問題を解き、外層の進化で DE の設定や構造を探索することで、「求解手法そのもの」を反復改善の対象とします。それは特定の問題の解ではなく、解を生み出す仕組みを探索するものであり、解空間から手法空間へと踏み出すことを端的に示しています。