Towards Explainable Evolution Strategies with Large Language Models

本文介绍了一种方法，将自适应进化策略（ES）与大型语言模型（LLM）相结合，以增强复杂优化过程的可解释性。通过使用具备重启机制的自适应ES，我们有效地遍历了基准函数的复杂地形，并捕获了优化过程的详细日志，包括适应度演变、步长调整以及由于停滞而引起的重启事件。然后，LLM用于处理这些日志，生成简洁、用户友好的摘要，突出显示关键方面，如收敛行为、最优适应度成就以及与局部最优解的相遇。我们在Rastrigin函数上的案例研究证明了我们的方法如何使ES优化的复杂性透明并易于理解。我们的研究结果强调了利用LLM弥合先进优化算法与可解释性之间差距的潜力。

本文旨在提高复杂优化过程的可解释性，通过将自适应进化策略与大型语言模型相结合，对优化过程进行详细记录和总结，以便更好地理解优化算法。

本文的关键思路是使用自适应进化策略和大型语言模型相结合，对优化过程进行记录和总结，从而提高优化算法的可解释性。

本文通过案例研究展示了该方法的有效性，提高了进化策略优化的透明度和可访问性，值得进一步研究。

最近的相关研究包括使用深度学习和强化学习等技术来提高优化算法的性能和可解释性，例如“Deep Reinforcement Learning for Evolutionary Strategies”和“Interpretable Evolution with Self-Organizing Maps”。