Trang này quay trở lại mạch chính cốt lõi của bài học——sự tiến hóa phương pháp. Trước đây, hầu hết các hệ thống thông minh chỉ tìm kiếm lời giải tốt hơn trong một khung giải cố định; còn sự tiến hóa phương pháp khiếnbản thân phương pháp giảitrở thành đối tượng được lặp cải tiến: thuật toán, toán tử, cấu trúc hay chiến lược đều có thể tự cải thiện trong quá trình tiến hóa, từ đó hiện thực hóa sự tự tiến hóa của thuật toán.
Kết nối lớp trong và lớp ngoài: Từ không gian lời giải tới không gian phương pháp
- Tiến hóa lớp trong: Tìm kiếm lời giải trong bài toán đã cho, đảm nhiệm việc khai thác triệt để phương pháp hiện có, tạo ra các lời giải ứng viên và kết quả đánh giá.
- Tiến hóa lớp ngoài: Dùng phản hồi nhiệm vụ để cải tiến chính phương pháp giải; đối tượng tìm kiếm chuyển từ “lời giải” thành “thuật toán, toán tử hoặc cấu trúc”.
- Khép kín: Chất lượng lời giải ở lớp trong tạo thành tín hiệu đánh giá cho lớp ngoài; phương pháp đã cải tiến ở lớp ngoài lại quay về lớp trong, tạo thành vòng lặp khép kín liên tục từ không gian lời giải tới không gian phương pháp.
Ý nghĩa thúc đẩy của EvoX
Để sự tiến hóa phương pháp thực sự đi vào thực tiễn, cần tổ chức quần thể, kết quả đánh giá và trạng thái thuật toán thành các tensor có thể tính toán tổng thể, và trên nền tảng đó điều phối năng lực tính toán không đồng nhất. EvoX thông quatính toán dạng tensorvà kiến trúc nền tảng thống nhất, tách rời “tiến hóa như thế nào” khỏi “điều phối hiệu quả ra sao”, giúp sự tiến hóa phương pháp và tiến hóa liên tục ở cấp hệ thống có nền tảng triển khai trong kỹ thuật, thúc đẩy hệ thống thông minh đi từ “giải ra đáp án” tới “cải tiến phương pháp”, thậm chí tiến tới sự tự tiến hóa ở bậc cao hơn.
Ví dụ: MetaDE——Dùng thuật toán tiến hóa để cải tiến thuật toán tiến hóa
MetaDE dùng tiến hóa vi phân (DE) ở lớp trong để giải bài toán, và dùng tiến hóa ở lớp ngoài để tìm kiếm cấu hình hoặc cấu trúc của DE, cho phép “bản thân phương pháp giải” tham gia vào quá trình lặp cải tiến. Thứ mà nó tìm kiếm không phải là lời giải của một bài toán cụ thể, mà là cơ chế tạo ra lời giải — đây chính là biểu hiện trực quan của việc bước từ không gian lời giải sang không gian phương pháp.
Hệ thống kiến thức về sự tiến hóa phương phápHình này hệ thống hóa mạch chính cốt lõi của bài học từ sự tiến hóa phương pháp tới vòng lặp khép kín giữa lớp trong và lớp ngoài: lớp trong tìm kiếm lời giải trong bài toán đã cho, lớp ngoài căn cứ vào phản hồi nhiệm vụ để cải tiến thuật toán, toán tử hoặc cấu trúc, và trên nền tảng dạng tensor EvoX để hỗ trợ sự tiến hóa liên tục từ không gian lời giải sang không gian phương pháp.
