From Understanding to Excelling: Template-Free Algorithm Design through Structural-Functional Co-Evolution
作者: Zhe Zhao, Haibin Wen, Pengkun Wang, Ye Wei, Zaixi Zhang, Xi Lin, Fei Liu, Bo An, Hui Xiong, Yang Wang, Qingfu Zhang
分类: cs.SE, cs.AI
发布日期: 2025-03-13
💡 一句话要点
提出基于结构-功能协同进化的无模板算法设计框架，超越人工专家。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 算法设计 大型语言模型 协同进化 自动化优化 代码生成
📋 核心要点
- 现有算法生成方法依赖预定义模板和专家指定函数，仅关注局部功能演化，未能充分利用整体架构的协同优势和全局优化潜力。
- 论文提出基于LLM的端到端框架，通过结构-功能协同进化策略，实现算法的全局优化和创新设计。
- 实验表明，该方法在性能和创新性上超越传统局部优化方法，并能生成超越人类专家设计的算法。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于大型语言模型（LLM）的端到端算法生成和优化框架。该方法利用LLM的深度语义理解能力，将自然语言需求或人工撰写的论文转化为代码解决方案，并采用二维协同进化策略来优化功能和结构两方面。这个闭环过程涵盖了问题分析、代码生成和全局优化，自动识别关键算法模块进行多层次联合优化，并不断提高性能和设计创新。大量实验表明，该方法在性能和创新方面均优于传统的局部优化方法，同时对未知环境表现出强大的适应性，并在结构设计方面具有突破潜力。通过在人类研究的基础上构建，我们的框架生成和优化了超越人类专家设计的创新算法，拓宽了LLM在算法设计中的适用性，并为自动化算法开发提供了一种新的解决方案。
🔬 方法详解
问题定义：现有算法生成方法，如EoH和FunSearch，主要依赖于预定义的模板和专家指定的功能，侧重于关键功能的局部演化。这种方法忽略了算法整体架构的协同效应，以及全局优化的潜力，导致算法性能和创新性受限。因此，需要一种能够自动探索算法结构，并进行全局优化的方法。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大语义理解和代码生成能力，构建一个端到端的算法生成和优化框架。该框架通过结构-功能协同进化策略，同时优化算法的功能和结构，从而实现全局优化和创新设计。这种方法摆脱了对预定义模板的依赖，能够自动探索新的算法结构。
技术框架：该框架包含以下主要模块/阶段：1) 问题分析：利用LLM理解自然语言需求或人类论文，提取算法设计的关键信息。2) 代码生成：基于问题分析的结果，利用LLM生成初始代码解决方案。3) 结构-功能协同进化：采用二维协同进化策略，同时优化算法的功能和结构。这包括自动识别关键算法模块，并进行多层次联合优化。4) 性能评估：评估优化后的算法性能。5) 迭代优化：根据性能评估结果，迭代进行结构-功能协同进化，不断提高算法性能和设计创新。
关键创新：最重要的技术创新点在于结构-功能协同进化策略。与现有方法仅关注局部功能演化不同，该方法同时优化算法的功能和结构，从而实现全局优化和创新设计。此外，该方法摆脱了对预定义模板的依赖，能够自动探索新的算法结构。
关键设计：论文中未明确给出关键参数设置、损失函数、网络结构等技术细节，这些细节可能根据具体应用场景和算法类型进行调整。但整体框架强调利用LLM的语义理解能力和代码生成能力，以及结构-功能协同进化的优化策略。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在算法性能和创新性方面均优于传统的局部优化方法。更重要的是，该框架能够生成和优化超越人类专家设计的创新算法，证明了LLM在算法设计方面的巨大潜力。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细描述，但摘要中未提供具体数值。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于自动化算法设计领域，例如优化求解器、机器学习算法、数据结构等。它能够加速算法开发过程，降低对人工专家的依赖，并发现超越人类设计的创新算法。未来，该方法有望应用于更复杂的科学计算和工程优化问题，推动人工智能技术的发展。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) have greatly accelerated the automation of algorithm generation and optimization. However, current methods such as EoH and FunSearch mainly rely on predefined templates and expert-specified functions that focus solely on the local evolution of key functionalities. Consequently, they fail to fully leverage the synergistic benefits of the overall architecture and the potential of global optimization. In this paper, we introduce an end-to-end algorithm generation and optimization framework based on LLMs. Our approach utilizes the deep semantic understanding of LLMs to convert natural language requirements or human-authored papers into code solutions, and employs a two-dimensional co-evolution strategy to optimize both functional and structural aspects. This closed-loop process spans problem analysis, code generation, and global optimization, automatically identifying key algorithm modules for multi-level joint optimization and continually enhancing performance and design innovation. Extensive experiments demonstrate that our method outperforms traditional local optimization approaches in both performance and innovation, while also exhibiting strong adaptability to unknown environments and breakthrough potential in structural design. By building on human research, our framework generates and optimizes novel algorithms that surpass those designed by human experts, broadening the applicability of LLMs for algorithm design and providing a novel solution pathway for automated algorithm development.