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高级用法

掌握低级 API 以实现最大控制和自定义。

概述

这些高级教程涵盖：

  • 低级 API - 直接控制算法和配置
  • 算法配置 - 微调进化参数
  • 算法内部 - 访问和分析内部状态
  • 调试和性能分析 - 故障排除和性能优化

前置条件

教程

目前，所有高级教程内容都整合在一个完整的教程文档中：

→ 查看完整的高级用法教程

该教程涵盖以下主题：

1. 低级 API

了解高级和低级 API 之间的区别，以及何时使用它们。

  • 高级 vs 低级 API 对比
  • 直接实例化算法
  • 访问内部状态
  • 自定义工作流控制

2. 算法配置

掌握每个进化算法的详细配置选项。

  • EvoEngineer 配置参数
  • FunSearch 岛屿模型设置
  • EoH 算子控制
  • 并行执行调优

3. 算法内部

访问和分析进化算法的内部状态。

  • 检查进化历史
  • 访问解种群
  • 绘制进化进程
  • 提取指标和统计数据

4. 调试和性能分析

调试问题并优化进化工作流的性能。

  • 启用详细日志
  • 保存中间解
  • 检查 LLM 提示/响应
  • 时间和内存分析
  • 实现自定义算法

何时使用高级功能

使用低级 API 的时机：

  • 需要对进化过程进行细粒度控制
  • 默认配置不满足需求
  • 想要实现自定义停止准则
  • 需要访问中间结果

使用自定义配置的时机：

  • 默认参数对您的任务效果不佳
  • 想要优化速度或质量
  • 需要调整并行执行
  • 正在尝试算法变体

使用调试工具的时机：

  • 进化没有按预期收敛
  • 想要理解算法行为
  • 需要优化资源使用
  • 正在开发自定义算法

快速参考

基础低级模式

from evotoolkit.evo_method.evoengineer import EvoEngineer, EvoEngineerConfig

config = EvoEngineerConfig(
    interface=interface,
    output_path='./results',
    running_llm=llm_api,
    max_generations=10,
    pop_size=8,
    verbose=True
)

algorithm = EvoEngineer(config)
algorithm.run()

# 访问结果
best = algorithm._get_best_sol(algorithm.run_state_dict.sol_history)

下一步

掌握高级用法后：