Trong triển khai kỹ thuật của thuật toán tiến hóa,tổ chức dạng tensoránh xạ thống nhất "quần thể là gì, được đánh giá ra sao, đang chạy đến bước nào" từ các đối tượng và danh sách rời rạc thành tensor có quy tắc. Bản chất là thiết lập khế ước dữ liệu thống nhất cho quần thể, đánh giá và trạng thái, giúp tính toán theo lô, lưu trú trên thiết bị và điều phối song song về sau có chung ngữ nghĩa bộ nhớ.
Tensor hóa quần thể: mã hóa thành [N, D]
Tổ chức N lời giải ứng viên theo chiều lô thành tensor mã hóa có kích thước [N, D]. Biến liên tục, biến rời rạc hoặc mã hóa nhiều đoạn có thể biểu diễn bằng tensor trường hoặc khối nhóm, đồng thời giữ nguyên kiểu dữ liệu và vị trí thiết bị thống nhất.
- Chiều lô ở ngoài: thường đặt N ở lớp ngoài cùng, để cùng một toán tử được thực thi vector hóa trên toàn bộ lô.
- Phân khối trường: nếu cá thể gồm nhiều đoạn tham số, có thể tách thành [N, D1] + [N, D2] + … và giữ lưu trữ liên tục.
- Xử lý biến độ dài: cá thể biến độ dài được xử lý bằng đệm cộng mặt nạ hoặc phân nhóm, ngăn cấu trúc không đồng nhất phá vỡ tính toán theo lô.
Ma trận hóa kết quả đánh giá: [N, M] và [N, K]
Một lần đánh giá theo lô tạo ra ma trận độ thích nghi [N, M]; đa mục tiêu, đa ràng buộc và chỉ số bổ sung có thể xếp song song thành [N, M+K] hoặc lưu trữ tách bảng, tránh gọi hàm đánh giá theo vòng lặp từng cá thể.
Quản lý thống nhất tensor trạng thái
Thế hệ, trạng thái số ngẫu nhiên, siêu tham số chiến lược, lời giải tối ưu, bộ đệm lịch sử, trạng thái xếp hạng hoặc lấy mẫu cũng được đưa vào tensor hoặc vùng chứa trạng thái có cấu trúc, đảm bảo có thể tái tạo, theo dõi và cập nhật theo lô.
Lợi ích và giới hạn của tổ chức tensor
Tensor thống nhất giúp giảm truyền qua lại giữa máy chủ và thiết bị, giảm chi phí vòng lặp và tạo nền tảng dữ liệu cho song song hóa toán tử về sau; nhưng cần xử lý tính hiệu lực của mặt nạ, lãng phí đệm, tăng quy mô đa mục tiêu và chi phí đồng bộ trạng thái.
Bố cục tensor cho quần thể, đánh giá và trạng tháiQuần thể được mã hóa thành tensor [N, D], một lần đánh giá theo lô cho ra ma trận độ thích nghi [N, M], đa mục tiêu hoặc ràng buộc có thể mở rộng thành [N, M+K]; thế hệ, lời giải tối ưu, trạng thái số ngẫu nhiên cũng được lưu trú thống nhất trên thiết bị dưới dạng tensor, giúp mỗi thế hệ cập nhật hoàn thành toàn bộ trên cùng chiều lô, giảm truyền qua lại giữa máy chủ và thiết bị cùng chi phí vòng lặp từng cá thể.
