從數值參數到程式系統的演化邊界擴展

傳統演化計算以低維、預定義的數值參數向量為主要對象，例如超參數、權重與連續變數，其搜尋空間由人工預設的結構與編碼方式限定。當計算規模與工程底座擴大後，高維、離散、結構化對象的搜尋從不可行變為可處理，搜尋邊界隨算力與工具鏈同步外擴。

在此基礎上，大模型具備程式碼理解、上下文推理與候選生成能力，可以直接構造、修改並評估程式級對象，降低對手工設計編碼方式與變異算子的依賴。當算力規模打開後，若產生候選的方法仍由人工預先固定，系統便只能重複既定套路；把候選生成的方法本身納入演化對象（例如差分進化的變異策略與參數設定），正是這一邊界擴展在方法層面的直接體現。

下圖給出這一層級擴展的結構。

由此，演化對象呈現層級擴展：數值參數 → 模型結構 → 演算法機制 → 程式與軟體工程狀態。層級越高，語意約束越強、評價鏈路越長：候選必須可執行、可驗證，適應度評估也從純量函數變為執行結果與工程約束的聯合判斷。這一擴展並非替代參數最佳化，而是把參數最佳化納入更大的程式與系統演化循環，形成從局部調參到系統級改進的連續譜。