В традиционном дифференциальном развитии (DE, Differential Evolution) стратегия мутации и ключевые управляющие параметры задаются исследователем заранее и остаются неизменными на протяжении всего поиска. Ключевое изменение в MetaDE состоит в том, чтобы:рассматривать конфигурацию самого алгоритма как объект эволюции— внешняя эволюция ведёт поиск в пространстве алгоритмов, а внутренний уровень оценивает поведение в пространстве решений, благодаря чему вопрос «как эволюционировать» переходит от ручной предустановки к адаптивному поиску.
Двухуровневая структура: внешний уровень ищет алгоритм, внутренний решает задачу
- Внутренний уровень: обычный процесс решения дифференциальной эволюцией исходной задачи оптимизации, отвечающий за получение реальных результатов.
- Внешний уровень: одна конфигурация алгоритма DE выступает как особь; над пространством конфигураций выполняются отбор, скрещивание, мутация и отсев.
Обязанности двух уровней нельзя смешивать: объект оптимизации внешнего уровня —конфигурация алгоритма, внутреннего —решение задачи. Первый определяет «как искать», второй — «насколько хорошо найдено».
Что именно эволюционирует внешний уровень
Особь внешнего уровня кодирует не несколько чисел, а целый набор поведений алгоритма: стратегию мутации (rand/1, best/1, current-to-best/1 и т. д.), способ скрещивания (биномиальное, экспоненциальное), а также управляющие параметры — масштабирующий фактор F, вероятность скрещивания CR, размер популяции и др. Различия между особями соответствуют разным склонностям поведения одного семейства алгоритмов при различных характеристиках задачи.
Замкнутый цикл проверки: конфигурация-кандидат должна реально выполниться
Судьба каждой конфигурации-кандидата не может решаться только по метапоказателям или априорным суждениям — она должна быть подана на реальное выполнение в исходной задаче и пройти проверку фактическими результатами; затем внешний уровень на основе приспособленности, возвращённой внутренним уровнем, выполняет отбор, отсев и сохранение, определяя, какие конфигурации наследуются и распространяются. Так формируется итеративный замкнутый цикл «генерация конфигурации → проверка задачей → отбор по обратной связи», в котором приспособленность внешнего уровня может происходить только из реальных результатов выполнения внутреннего уровня.
Отличия от DE с фиксированными параметрами
В традиционном DE стратегия и параметры предустанавливаются исследователем и фиксируются на всём протяжении работы; MetaDE передаёт это право решения внешней эволюции, наделяя алгоритм способностью адаптироваться к характеристикам задачи — например, на ранних этапах поиска предпочитая более исследовательскую rand/1 и большее F, а на поздних переходя к более быстро сходящейся best/1 и меньшему F.
Цена и предпосылки
Каждая конфигурация-кандидат должна полностью выполнить внутреннюю задачу (обычно требуется несколько независимых запусков с усреднением для подавления случайности), а стоимость оценки кратно возрастает с размером популяции и числом поколений внешнего уровня. Поэтому MetaDE сильно зависит от инженерной базы — распараллеливания, тензоризации и планирования времени выполнения; именно в этом инженерная причина того, что она должна строиться поверх тензоризованного Runtime.
Позиционирование: MetaDE — это конкретная реализация «двухуровневой внутренне-внешней эволюции и адаптивного механизма», переводящая идею в реализуемую архитектуру, а также задающая методологическую парадигму для последующей эволюции структуры алгоритмов (AutoPSO, EvoGO).
Двухуровневая структура MetaDE и процесс проверки задачамиСхема иллюстрирует двухуровневый процесс MetaDE: внешний уровень, используя целую конфигурацию DE как особь, выполняет отбор, скрещивание, мутацию и отсев; конфигурация-кандидат должна быть подана на реальное выполнение во внутреннюю исходную задачу, обычно выполняется несколько независимых запусков с усреднением приспособленности, и результат возвращается для решения о сохранении и распространении. Так настройки стратегии мутации, способа скрещивания, а также F, CR и других параметров переводятся из ручной предустановки в адаптивный поиск.
