실제 엔지니어링에서 문제의 형태는 매우 이질적입니다. 제어와 의사결정 과제는 끊임없이 변화하는 환경과 지속적으로 상호작용해야 하고, 구조 설계 과제는 가변 길이의 프로그램과 표현식 공간에서 탐색해야 하며, 자원 할당과 경로 계획 과제는 이산적인 순열과 제약 조건 속에서 해를 구해야 합니다. 만약 문제 유형마다 시스템을 개별적으로 다시 구축한다면 평가 인터페이스, 상태 저장소, 연산자 라이브러리, 연산 자원 스케줄링을 모두 중복 구현해야 하므로 엔지니어링 전환 비용이 매우 높아집니다.통합 기반의 핵심 아이디어는 동일한 진화 인프라로 이러한 이질적 과제를 수용하여, 여러 분야의 응용이 평가, 상태, 연산자, 연산 자원 관리를 공유하도록 하는 것입니다.
통합 기반은 세 가지 핵심 축으로 구성됩니다:개방형 연동(통합된 등록 및 인터페이스 규격으로 과제를 연동),텐서화 실행(후보 해를 배치로 구성하여 일괄 병렬 평가),런타임 스케줄링(이기종 연산 자원에 과제를 할당하고 상태를 유지). 이 세 가지가 함께 분야 간 재사용을 보장하며, '강화학습, 유전 프로그래밍 및 조합 최적화에 통합된 개방형 연동 기반을 제공한다'는 능력이 별도로 논의될 가치가 있는 이유이기도 합니다.
세 가지 대표 과제가 동일한 기반에 어떻게 안착하는가
- 강화학습: 기반은 병렬 환경 상호작용 능력을 제공하여 다중 환경 인스턴스 일괄 샘플링, 후보 정책 배치 병렬 평가를 지원하고 진화 최적화와 폐루프를 형성합니다.
- 유전 프로그래밍: 기반은 프로그램 트리 등 가변 길이의 계층적 구조 진화를 지원하며, 통합 개체군과 평가 프로세스에서 구조 표현 및 그 변이, 교차를 처리할 수 있습니다.
- 조합 최적화: 이산 의사결정, 선택, 순열, 제약 목표를 텐서화된 해법으로 적응시켜, 배치 후보와 병렬 평가를 통해 탐색 처리량을 향상시킵니다.
무엇을 공유하고, 무엇을 적응시키는가
분야 차이는어댑터 계층이 흡수합니다: 강화학습은 환경 스텝 병렬화에, 유전 프로그래밍은 프로그램 트리 구조 진화에, 조합 최적화는 이산 의사결정에서 텐서로의 매핑에 중점을 둡니다. 세 가지 모두 하위 Runtime 스케줄링과 상태 관리를 공유합니다. 즉, 평가 프로세스, 상태 저장소, 연산자 구성 방식, 연산 자원 관리를 공유하며, 문제 유형마다 시스템을 재구축하지 않습니다. 경계를 제대로 그었는지 판단하려면 이렇게 물어보면 됩니다: 만약 특정 분야의 전용 구조를 공유 스케줄링 로직에 직접 작성했다면, 추상화 계층을 잘못 선택한 것입니다.
통합 기반의 핵심 축과 세 가지 과제 매핑통합 기반은 개방형 연동, 텐서화 실행, 런타임 스케줄링의 세 가지 핵심 축으로 이질적 과제를 수용합니다. 강화학습은 병렬 환경 상호작용에 중점을 두고, 유전 프로그래밍은 가변 길이 프로그램 트리를 진화시키며, 조합 최적화는 이산 의사결정을 텐서로 매핑합니다. 세 가지 모두 평가 프로세스, 상태 저장소, 연산자 구성, 연산 자원 관리를 공유하며, 분야 차이는 어댑터 계층에서 흡수하여 문제 유형마다 시스템을 재구축하는 것을 방지합니다.
