Evolutionary Computation in the Era of Large Language Model: Survey and Roadmap

本文探讨了大语言模型（LLM）与进化算法（EA）之间的相互作用及其应用潜力。LLM和EA在复杂问题求解中具有互补优势，LLM提供了丰富的领域知识和文本处理能力，而EA则具备灵活的全局搜索和优化能力。文章提出了LLM增强的EA和EA增强的LLM两种主要研究范式，并通过神经架构搜索、代码生成、软件工程和文本生成等任务举例说明了它们的集成协同。展望未来，尽管LLM和EA的联合应用前景广阔，但仍面临诸多挑战，如优化性能、计算效率和可解释性等问题。本文旨在为LLM和EA的跨学科研究提供基础框架，并为相关研究方向的探索奠定基础。

本文属于LLM系列文章，基于《Evolutionary Computation in the Era of Large Language Model: Survey and Roadmap》的翻译。

大语言模型时代的进化计算：综述与路线图

摘要部分概述了研究的核心内容与目标。引言部分阐述了研究的背景、意义及研究目标。基于LLM的增强进化算法探讨了如何通过LLM提升进化算法的性能。基于EA的增强LLM则研究了如何利用进化算法优化LLM的性能。LLM与EA的协同集成及其应用部分深入分析了LLM与EA协同工作的机制及其在实际问题中的应用。路线图与未来发展方向部分明确了研究的步骤与未来工作计划。结论部分总结了研究的主要发现与贡献。

摘要

大型语言模型（LLM）不仅彻底改变了自然语言处理领域，还将其能力扩展到了各个新兴领域，标志着人工智能发展史上的重要里程碑。在LLM与进化算法（EA）的互动中，尽管它们的目标和方法存在差异，但在复杂问题求解中都展现了共同的适用性追求。值得注意的是，EA为LLM在"黑匣子"环境下的性能提升提供了优化框架，赋予其更灵活的全局搜索能力。同时，LLM所具有的丰富的领域知识，能够帮助EA实现更智能的搜索过程。此外，LLM在文本处理和生成方面的优势，也为EA在广泛应用场景中的部署提供了技术保障。正是基于LLM与EA的互补优势，本文系统性地回顾了相关研究，并提出了两个主要研究路径：LLM增强的EA和EA增强的LLM。通过进一步探讨一些集成协同方法，本文旨在展示LLM与EA在不同领域中的融合情况，包括神经架构搜索、代码生成、软件工程以及各种生成任务。作为LLM时代下首个全面综述性研究，本文为理解LLM与EA的合作潜力奠定了基础。通过细致的分类分析和批判性探讨，本文为跨学科研究中的LLM与EA研究贡献了新的视角。所揭示的研究挑战和未来方向，为研究人员和从业者提供了重要的指导，旨在充分释放LLM与EA协同创新的潜力，推动优化技术和人工智能的进一步发展。

1 引言

2 LLM增强EA

3 EA增强LLM

4 LLM与EA的集成协同及其应用

5 路线图和未来方向

6 结论

本文旨在系统性地探讨以GPT-4为代表的先进模型推动下，进化算法（EA）与大语言模型（LLM）之间的交叉研究。通过深入分析EA的核心优势，包括灵活性、全局搜索能力及迭代优化机制，我们发现这些特性能够有效补充LLM在处理大规模搜索空间任务中的局限性。同时，LLM凭借其丰富的知识储备、精准的搜索指导和对文本的直接处理能力，弥补了EA在文本相关任务中的不足。本文提出三种研究范式：LLM增强的进化优化、EA辅助的LLM提升，以及LLM与EA的协同创新模式。这些研究范式通过典型案例展示了两种技术在神经架构搜索、代码生成、软件工程及文本生成等领域的深度融合，凸显了两者在提升优化可解释性方面的潜在协同优势。展望未来，随着EA与LLM合作研究的深化，研究重点将转向如何进一步提升双方性能，以推动特定任务的优化与突破。基于现有研究发现，LLM与EA的跨学科研究仍面临诸多挑战。这些挑战主要体现在利用LLM解决复杂优化问题的困难性，以及优化可解释性方面的技术瓶颈。此外，基于EA的提示工程在稳定性和鲁棒性方面仍存在显著缺陷。LLM与EA的协同机制和局限性也引发了理论界对相互作用机制的深入探讨。同时，LLM与EA联合应用所面临的问题还包括计算效率低下和性能波动较大等挑战。本文的目标是为这一领域提供全面的学术视角，并通过提出一系列应对挑战的研究方向，推动其持续发展。