ユースケースが AlphaEvolve に適しているかどうかを判断するには、次の 3 つの重要な考慮事項に照らして評価します。
問題の定式化の実現可能性:
問題をアルゴリズム最適化問題として表現することがどれほど簡単かを評価します。
直接的なコードの最適化: コードのパフォーマンスを直接最適化する問題です。
- 適合性: 適合する可能性がある。
一般的な数学的検索または組み合わせ最適化: 実行可能な解の決定変数と制約は、標準のプログラミング言語のプログラムとして記述できます。これは、対応する一連の単体テストと機能テストでサポートされています。これは、ほとんどの数理最適化のユースケースに適用されます。
- 適合性: 適合する可能性がある。
独自のデータ モダリティを使用した特殊な数学的検索: 最適化には、コンピュータ プログラムのパラメータや変数として表現できないデータ モダリティ（タンパク質構造、ゲノムデータ、画像や動画コンテンツの最適化など）が含まれます。
- 適合性: 適合しない。代わりに、ライフ サイエンス向けの AlphaFold や AlphaGenome、マーケティングやクリエイティブなユースケース向けの GenMedia エージェントなど、ドメイン固有の最適化モデルまたはエージェントの使用をご検討ください。
続行する前に、問題のコアロジックと制約がコードに完全に変換できることを確認してください。
最適化問題の複雑さ:
最適化問題の複雑さが AlphaEvolve の機能と一致するかどうかを評価します。
アルゴリズムの検出と最適化の場合: 正しい可能性のあるプログラムの設計空間の複雑さを評価します。
狭く明確な設計の選択肢: 適合しません。
指数関数的に大きい、または無制限の設計上の選択肢: 適合する可能性があります。
一般的な数学的検索と組み合わせ最適化の場合
実行可能な決定変数と目的関数の性質を評価します。
凸関数、線形関数、またはその両方の目的関数: 適合しません。
非凸、高度な非線形、またはその両方の目的関数: 適合する可能性があります。
AlphaEvolve は、厳密なソルバーが組み合わせの拡大の制限に直面した場合に、最高の費用対効果を発揮します。
評価の実現可能性とランタイム:
提案されたソリューションのパフォーマンスを測定できるかどうか、また、妥当な時間枠（通常は数分程度）で測定できるかどうかを判断します。
ローカルまたは個々の Cloud Run マシンで実行するのに時間がかかりすぎる大規模で複雑なコードの問題については、AlphaEvolve HPC ソリューションを使用できます。このソリューションは Cluster Toolkit を使用してデプロイされ、Batch と Cloud Build を使用して、リソースの多いマシンタイプで評価を並行して実行します。詳細については、AlphaEvolve HPC ソリューションをご覧ください。
次のいずれかの方法でソリューションの検証指標と最適化目標を評価できる場合、ユースケースは適切です。
決定論的計算: 数式またはベースライン ランタイム テストを使用して分析的に計算されます。
データドリブン推定: サンプル外のテスト データセットに対して検証するか、専用のシミュレーション ツールとモデルを使用してシミュレートすることで推定されます。
インフラストラクチャ テスト: ターゲット インフラストラクチャ コンポーネントに対する負荷テストとパフォーマンス テストを使用して直接測定されます。
高速で自動化された決定論的な評価ループは、進化検索サイクルを成功させるために不可欠です。