Definir o espaço de pesquisa e as variáveis de decisão

Para definir o espaço de pesquisa e as variáveis de decisão de um caso de uso do AlphaEvolve, é necessário formular o problema corretamente como código e fornecer uma solução de referência funcional que a heurística evolutiva possa iterar e melhorar.

Esse processo inclui:

  • Fornecer o contexto de destino: estabeleça o plano de fundo, as regras de domínio e os limites de desempenho para o caso de uso de otimização.

  • Fornecer uma linha de base limpa: forneça um código claro e bem estruturado que implemente corretamente uma solução de referência para o problema de destino.

  • Marcar graus de liberdade: anote a base de código com comentários EVOLVE-BLOCK explícitos para marcar as variáveis de decisão, estruturas lógicas ou rotinas específicas que o agente pode mutar e explorar para identificar soluções de maior desempenho.

Estrutura de um programa inicial

Um programa inicial é composto por dois tipos de blocos principais que determinam os limites da pesquisa evolutiva:

  1. Blocos de código imutáveis: código boilerplate, funções auxiliares e dependências que restringem o espaço de pesquisa ou executam tarefas que não afetam o desempenho da solução, como etapas de pré-processamento padrão ou rotinas de tratamento de dados.

  2. Blocos de código mutáveis (EVOLVE-BLOCK): as regiões segmentadas que contêm variáveis de decisão, estruturas lógicas ou expressões analíticas específicas que o agente pode explorar e 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

Práticas recomendadas para restringir o espaço de pesquisa

A forma como você organiza as importações imutáveis e coloca os blocos de evolução mostra explicitamente os limites operacionais do AlphaEvolve.

Gerenciar importações e dependências de bibliotecas

O AlphaEvolve não pode determinar inerentemente quais bibliotecas externas são válidas para seu ambiente de produção.

Para permitir a exploração aberta: se qualquer pacote de aprendizado de máquina ou matemático for aceitável para maximizar sua métrica, coloque as importações dentro do EVOLVE-BLOCK mutável. Isso dá ao AlphaEvolve a liberdade de substituir frameworks alternativos, como substituir o sklearn pelo TensorFlow ou xgboost.

Para aplicar cadeias de ferramentas estritas: se todos os modelos precisarem vir de um pacote específico, declare esse pacote como uma importação imutável fora do bloco de evolução. Se o AlphaEvolve exigir outros módulos internos desse pacote durante a pesquisa, ele ainda poderá importá-los localmente no espaço mutável sem violar a restrição global.

Evitar um espaço de pesquisa com restrições excessivas

Formule o maior número possível de restrições fixas como blocos de código imutáveis no programa inicial ou no contexto de texto adicional fornecido pelo usuário. Isso minimiza as chances de o agente explorar soluções estruturalmente inviáveis.

No entanto, não restrinja o espaço de pesquisa a ponto de uma abordagem evolutiva se tornar redundante. Por exemplo, forçar o AlphaEvolve a usar apenas regressões lineares de parâmetro único reduz o problema a um espaço de configuração estreito que pode ser analisado por utilitários de pesquisa em grade padrão. Em vez disso, use restrições flexíveis como penalidades negativas nos critérios de avaliação para orientar a exploração sem restringi-la.

Posicionamento estratégico de blocos para objetivos segmentados

A variação do escopo do EVOLVE-BLOCK muda todo o objetivo de otimização do pipeline:

Otimizar a calibragem fora da amostra (OOS, na sigla em inglês): se sua meta for a descoberta algorítmica ampla, envolva o bloco em toda a rotina de ajuste e inicialização do modelo.

Otimizar o ajuste estrutural: se você quiser preservar um framework linear, mas descobrir expressões analíticas complexas ou transformações matemáticas personalizadas, isole o bloco mutável estritamente em torno da lógica de transformação de recursos, mantendo a arquitetura do modelo downstream fixa e imutável.

Preservar a hierarquia modular (exemplos de HDL/Verilog): ao otimizar as configurações de blocos de código estrutural, mantenha as tags EVOLVE-BLOCK-START e EVOLVE-BLOCK-END estritamente dentro dos limites da definição do módulo. Isso impede que a heurística de pesquisa faça movimentos estruturalmente inválidos, como tentar substituir um único módulo contido de forma limpa por vários submódulos flutuantes não mapeados.