adaptive-evolve

name: adaptive-evolve description: "自适应进化工作流，使用进化算法进行多轮迭代优化" category: workflow version: "1.2.0" license: MIT structure: child_skills: - designer-agent - coder-agent - verifier-agent default_children: - designer-agent - coder-agent exclusive_groups: - [coder-iterative, coder-aggressive]

自适应进化工作流

概述

自适应进化工作流使用进化算法（Evolutionary Algorithm）进行算子优化，适合复杂的融合算子和性能关键的场景。

核心原理

进化策略

种群初始化: Designer生成多个候选设计
个体编码: Coder将设计转换为可执行代码
适应度评估: Verifier评估性能和正确性
选择与变异: 保留优秀个体，产生新变种
迭代优化: 多轮进化直到收敛

自适应机制

根据失败次数自动调整策略
动态切换编码风格（iterative ↔ aggressive）
智能调整种群大小

算法流程

Designer → 生成N个设计方案
    ↓
Coder → 编码为可执行代码（并发）
    ↓
Verifier → 评估适应度
    ↓
选择 → 保留前K个优秀个体
    ↓
变异 → 生成新候选
    ↓
[循环多轮] → 直到性能达标或迭代上限

配置参数

种群参数

population_size: 种群大小（默认：10）
generations: 迭代代数（默认：20）
elite_size: 精英数量（默认：2）

选择策略

selection_method: tournament, roulette, rank
mutation_rate: 变异概率（默认：0.3）
crossover_rate: 交叉概率（默认：0.7）

自适应策略

failure_threshold: 失败阈值，触发策略切换（默认：3）
adaptive_population: 动态调整种群大小
early_stopping: 提前停止条件

适用场景

✅ 推荐使用

融合算子: MatMul+ReLU+Bias等
性能敏感: 需要极致优化
复杂约束: 多维度优化目标
探索空间大: 设计空间广阔

❌ 不推荐使用

简单算子: 直接用standard-workflow更快
时间受限: 进化需要较长时间
确定性需求: 结果有随机性

性能对比

算子类型	Standard	Adaptive-Evolve	提升
简单MatMul	5s	60s	10%
融合算子	10s	90s	45%
复杂Kernel	20s	180s	80%

结论: 复杂场景下，额外时间投入带来显著性能提升。

实现细节

Designer策略

# 初始种群生成
designs = designer.generate_initial_population(
    size=population_size,
    task_desc=task_description
)

# 变异操作
new_designs = designer.mutate(
    parent_designs=elite_designs,
    mutation_rate=0.3
)

Coder并发

# 并发编码
codes = await asyncio.gather(*[
    coder.encode(design) 
    for design in designs
])

Verifier评估

# 适应度函数
fitness = verifier.evaluate(
    code=code,
    metrics=['accuracy', 'latency', 'memory']
)
fitness_score = 0.4*accuracy + 0.4*(1/latency) + 0.2*(1/memory)

成功案例

案例1: Flash Attention优化

baseline: 标准实现 5.2ms
evolved: 进化20代后 3.1ms (40%提升)
迭代: 12代收敛

案例2: 融合Conv+BN+ReLU

baseline: 三个独立算子 8.5ms
evolved: 融合优化 4.2ms (51%提升)
迭代: 18代收敛

案例3: Sparse MatMul

baseline: 密集矩阵实现 12ms
evolved: 稀疏优化 3.8ms (68%提升)
迭代: 25代收敛

调试技巧

1. 可视化进化过程

# 记录每代最优个体
history = {
    'generation': [],
    'best_fitness': [],
    'avg_fitness': []
}

# 绘制进化曲线
plot_evolution_curve(history)

2. 分析失败原因

# 失败个体分析
failed_designs = [d for d in designs if d.fitness < threshold]
analyze_failure_patterns(failed_designs)

3. 调整超参数

种群太小 → 多样性不足
种群太大 → 计算开销高
变异率太高 → 不稳定
变异率太低 → 收敛慢

最佳实践

先用Standard试试: 不要一上来就用进化
设置合理timeout: 避免无限迭代
保存中间结果: 方便断点续传
记录实验日志: 分析优化过程
多次运行取平均: 减少随机性影响