Define el espacio de búsqueda y las variables de decisión

Para definir el espacio de búsqueda y las variables de decisión para un caso de uso de AlphaEvolve, es necesario formular correctamente el problema como código y proporcionar una solución de referencia funcional que la heurística evolutiva pueda iterar y mejorar.

Este proceso incluye lo siguiente:

  • Proporcionar el contexto objetivo: Establecer el contexto, las reglas de dominio y los límites de rendimiento para el caso de uso de optimización

  • Proporcionar un valor de referencia limpio: Proporcionar código claro y bien estructurado que implemente correctamente una solución de referencia para el problema objetivo

  • Etiquetar los grados de libertad: Anotar la base de código con comentarios EVOLVE-BLOCK explícitos para marcar las variables de decisión, las estructuras lógicas o las rutinas específicas que el agente puede mutar y explorar para identificar soluciones de mayor rendimiento

Estructura de un programa inicial

Un programa inicial se compone de dos tipos de bloques principales que determinan los límites de la búsqueda evolutiva:

  1. Bloques de código inmutables: Código estándar, funciones auxiliares y dependencias que limitan el espacio de búsqueda o ejecutan tareas que no afectan el rendimiento de la solución (como los pasos de preprocesamiento estándar o las rutinas de manejo de datos)

  2. Bloques de código mutables (EVOLVE-BLOCK): Las regiones objetivo que contienen variables de decisión, estructuras lógicas o expresiones analíticas específicas que el agente puede explorar y mutar

    import numpy as np
# Code to constrain the search space (Immutable)
def def_preprocessing():
    """Feature engineering and preprocessing."""
    pass

# EVOLVE-BLOCK-START
# Mutable block: Provides degrees of freedom for AlphaEvolve to optimize
def model_tuning():
    """Model tuning function: parametrized to take features."""
    pass
# EVOLVE-BLOCK-END

# Boilerplate code that does not impact solution performance (Immutable)
def batch_predictions():
    """Inference function: batch predictions to test performance."""
    pass

Prácticas recomendadas para limitar el espacio de búsqueda

La forma en que organizas tus importaciones inmutables y colocas tus bloques de evolución muestra explícitamente los límites operativos de AlphaEvolve.

Administra las importaciones y dependencias de bibliotecas

AlphaEvolve no puede determinar de forma inherente qué bibliotecas externas son válidas para tu entorno de producción.

Para permitir la exploración abierta: Si algún paquete de aprendizaje automático o matemático es aceptable para maximizar tu métrica, coloca las importaciones dentro del EVOLVE-BLOCK mutable. Esto le da a AlphaEvolve la libertad de sustituir frameworks alternativos (como reemplazar sklearn por TensorFlow o xgboost).

Para aplicar cadenas de herramientas estrictas: Si todos los modelos deben provenir de un paquete específico, declara ese paquete como una importación inmutable fuera del bloque de evolución. Si AlphaEvolve requiere módulos internos adicionales de ese paquete durante la búsqueda, aún puede importarlos de forma local dentro de su espacio mutable sin infringir la restricción global.

Evita un espacio de búsqueda demasiado restringido

Formula tantas restricciones estrictas como sea posible como bloques de código inmutables en el programa inicial o dentro del contexto de texto adicional proporcionado por el usuario. Esto minimiza las posibilidades de que el agente explore soluciones estructuralmente inviables.

Sin embargo, no reduzcas el espacio de búsqueda hasta el punto en que un enfoque evolutivo se vuelva redundante. Por ejemplo, obligar a AlphaEvolve a usar solo regresiones lineales de un solo parámetro reduce el problema a un espacio de configuración reducido que podría analizarse con las utilidades estándar de búsqueda de cuadrícula. En cambio, usa restricciones flexibles como penalizaciones negativas en tus criterios de evaluación para guiar la exploración sin limitarla.

Colocación estratégica de bloques para objetivos específicos

Variar el alcance de tu EVOLVE-BLOCK cambia todo el objetivo de optimización de tu canalización:

Optimización de la calibración fuera de la muestra (OOS): Si tu objetivo es el descubrimiento algorítmico amplio, envuelve el bloque alrededor de toda la rutina de ajuste e inicialización del modelo.

Optimización del ajuste estructural: Si deseas conservar un framework lineal, pero descubrir expresiones analíticas complejas o transformaciones matemáticas personalizadas, aísla tu bloque mutable estrictamente alrededor de la lógica de transformación de atributos, manteniendo la arquitectura del modelo descendente fija e inmutable.

Conservación de la jerarquía modular (ejemplos de HDL/Verilog): Cuando optimices las configuraciones de bloques de código estructurales, mantén las etiquetas EVOLVE-BLOCK-START y EVOLVE-BLOCK-END estrictamente dentro de los límites de la definición del módulo. Esto evita que la heurística de búsqueda realice movimientos estructuralmente no válidos, como intentar reemplazar un solo módulo contenido de forma limpia por varios submódulos flotantes no asignados.