产品介绍

更新时间：2026-05-18

产品简介

什么是百度伐谋·管理平台

【百度伐谋·管理平台】是为专业用户提供的可商用自我演化超级智能体，助力大型企业实现研发环节的智能原生和持续价值创造。它通过“生成-评估-迭代”的智能演化闭环，在组合优化、机器学习、性能优化三大核心场景中，直击“算法研发周期长、调优成本高、专家依赖强”的复杂问题，自动挖掘高性能算法方案，推动企业研发从“经验驱动”迈向“智能驱动”的质变升级。

核心优势

全链路自动进化引擎——通过持续演化机制，在组合优化、机器学习等场景中自动挖掘高性能算法方案。针对产研高成本痛点，实现“更快解决、更低成本、更好效果”的动态优化，让算法研发从“静态调优”升级为“持续进化”。
可视化协同控制台——提供实时演化看板与代际图谱，支持区域/岛屿分析、演化日志追踪及路径感知。用户可随时介入编辑流程，选择保留/调整参数继续演化，实现“边观察边决策”的全流程可控性，提升管理效率。
智能洞察白盒化——系统不仅提供最终执行报告，更支持对每个关键节点的演化过程展开可视化分析。通过多指标分析，让用户清晰掌握：每一次算法迭代优化了什么、比之前好在哪里、效果提升体现在哪些维度，从而实现“黑箱优化”到“透明决策”的全面升级。

百度伐谋·管理平台的特点

自驱演化——演化进程自动执行，持续优化迭代，既省心又高效

平台内置自适应演化引擎，可根据问题规模与复杂度自动设定迭代策略，帮助用户实现从“设定初始条件”到“获取最优解”的一站式高效优化。

全景可视——全过程可视化呈现，让复杂黑盒演化过程一目了然，决策过程更透明

系统支持对演化全过程进行多维可视化展示，用户可直观掌握“算法做了什么”“为何得出当前方案”，实现从黑盒优化到透明决策的跃迁，增强用户信任感与可控性。

知识赋能——专家知识库实时辅助，融合领域经验与优质行业算子，确保结果更可靠

平台融合结构化行业知识库、专家规则库与优选算子库，为优化建模与执行过程提供“经验加持”。在模型构建、参数设定、算子选择等环节，系统可智能推荐并辅助调用行业积累经验，帮助新手快速上手，也让经验丰富者如虎添翼。

分布并行——GPU 集群加速，海量任务高效并行运行

支持多节点 GPU 计算资源调度，自动划分任务并并行执行，显著提升大规模优化任务的运行效率。系统具备分布式容错机制与负载均衡能力，保障演化任务在高并发、高复杂度条件下依然稳定高效运行，满足企业级生产环境需求。

解决痛点

动态适应能力缺失：传统模式难以应对企业业务场景频繁变换，对周期性/爆发性需求响应迟缓，比如在物流峰值期、金融交易波动等场景中常因“优化滞后”导致服务中断或成本激增。百度伐谋·管理平台通过智能演化闭环，实现算法方案的及时动态优化，让企业业务始终适配最新场景需求。
迭代成本高昂困境：传统算法调整需经历人工调参、多轮测试、部署验证等长周期流程，从需求提出到落地平均耗时数月，且人力/算力成本占研发预算高昂。百度伐谋·管理平台通过全链路自动化演进，将算法迭代周期、成本迅速降低，确保企业抓住市场窗口期。
专家依赖症结突破：传统模式过度依赖高技能专家团队，既存在人才稀缺的“资源瓶颈”，又面临“专家经验难以复用”的效率难题。百度伐谋·管理平台通过人机协同冷启动体系，融合专家知识库与大模型语义理解能力，自动生成符合业务约束的优质种子算法，让普通研发人员也能完成专家级优化，降低对个体专家的依赖度。

赋能客户

企业研发部门与技术团队：为企业研发部门与技术团队提供系统化的算法优化工具链，帮助企业在算法优化环节实现智能化升级。通过自动化演化与可视化协同控制，突破效率瓶颈，降低人力与算力成本，实现从“经验驱动”到“智能驱动”的转变，加速创新成果落地与技术价值释放。
科研机构：助力科研机构与高校在实验验证与成果转化环节提效，支持从建模、验证到解释的完整闭环。通过可视化演化分析，帮助科研团队快速验证假设，促进科研成果产业化。

快速入门

百度伐谋·管理平台使用流程

“百度伐谋·管理平台”采用了可视化、用户友好的方式，将算法迭代这个复杂的过程分解为三个配置步骤，用户可以通过看板即时看到演进路径：

现在以一个经典的非凸几何优化中“点距离比优化问题”进行案例说明。

该问题目标是核心目标是在2维空间中找到16个点，使得两点之间的最大距离 $d_{m a x}$ 与最小距离 $d_{m i n}$ 的比值最小化。难点在于目标函数非凸、距离关系强耦合，点的微小移动都会改变整体最优性，传统方法极易陷入局部最优。

这类问题在无线通信与传感网络布局优化、材料与纳米结构排布设计优化等领域有重要价值。

百度伐谋·管理平台在该问题中探索出了一种混合多起点连续优化策略，算得最优比值 $R = \sqrt{12.889230201}$ ，超越 AlphaEvolve 的历史最优纪录 $R = \sqrt{12.889266112}$ 。

百度伐谋·管理平台在点距离比优化问题 $(d = 2, n = 16)$ 上的结果。

第一步：任务配置

1.任务创建与命名：进入系统操作界面，直接点击“+新任务”按钮，快速开启新任务创建流程。为便于后续管理与识别，请为任务设定一个简洁、准确且能反映核心内容的名称（名称仅支持常用汉字、字母、数字和下划线）。

2.基础资源准备：

文件夹操作：您既可以选择上传本地已有的初始文件夹，该文件夹应包含与任务相关的基础资料和数据；也能在系统内新建一个文件夹，为任务搭建独立的存储空间。

选择待改进算法以及评估器：在文件夹中选择对应文件作为待改进算法（仅支持py.文件）以及评估器，选择之后对应文件会在下方单独显示。选择方式分为两种，左侧目录下拉栏以及右上角按钮。针对待优化算法，若您想优化部分片段，可使用 # EVOLVE-BLOCK-START 和 # EVOLVE-BLOCK-END 注释符号标记待优化算法片段，后续迭代演化将仅覆盖被标记区域，不添加注释默认优化整个文件。配置之后，点击“继续”。
配套资源上传：在上传评估器文件的过程中，若评测过程需要特定的数据集和仿真环境文件，您可一并上传。这些资源将为算法评测提供真实、有效的环境，保证评测结果的可靠性（当仿真环境越接近真实环境，即噪音较低，评估效果越优）。

3.补充背景与参数设定：

设定优化目标：使用清晰、明确的提示词详细描述算法优化任务的目标。同时，您可以补充相关业务背景信息、优化策略以及专家资料，帮助系统更深入地理解您的需求，从而提供更精准的优化方案。

针对案例中的点距离比优化问题数学问题，“内容与优化目标”是：

Plain Text

1### Task  
2
3You need to improve an algorithm that constructs optimal point configurations in 2D space to minimize the ratio between maximum and minimum pairwise distances.
4
5**Requirements**:
61. **Implement a construction algorithm** that places exactly 16 points in 2D space
72. **Minimize the objective function**: R = d_max / d_min
83. **Provide a `run_construction()` function** that returns the coordinates of the 16 points and the achieved ratio
9
10**Target**: AlphaEvolve has achieved 16 points with ratio ≈ √12.889266112. Your goal is to exceed this results.
11
12### Mathematical Background
13
14The problem involves finding 16 points in 2-dimensional space ℝ² such that the ratio R = d_max / d_min is minimized, where:
15- d_max is the maximum pairwise distance between any two points
16- d_min is the minimum pairwise distance between any two points
17- The goal is to minimize R = d_max / d_min
18
19### Optimization Methods
20
21You could consider several approaches for constructing optimal point configurations:
22
231. **Incremental Construction**: Add points one by one, optimizing the position of each new point to minimize the current ratio
242. **Planned Construction**: Use certain systematic approaches to place points optimally
253. **Hybrid Approaches**: Combine incremental and planned methods for better results
26
27NOTE: You should only change the content between # EVOLVE-BLOCK-START and # EVOLVE-BLOCK-END!

类似这种数学问题，您的“算法内容和优化目标”部分可以分为以下5个核心部分：

Plain Text

1### Task
2简洁描述目标任务 + 输出目标 + 优化目标函数
3
4### Requirements
51. 输入/输出格式要求（点数、函数名等）
62. 约束条件（例如只允许二维、点不可重合等）
73. 评估标准（例如 R 值最小）
8
9### Target (Baseline Performance)
10已知优秀结果 / 系统基准，用于比较算法优劣
11
12### Mathematical Background
13形式化数学目标，定义目标函数、变量、度量指标
14
15### Optimization Strategies (optional)
16提供可选策略建议（增量法、构造法、进化算法、几何启发等）

参数自定义：根据业务对优化程度的要求和预算限制，自定义最大演化轮次、种群规模、岛屿数量等关键参数。这些参数将直接影响算法演化的探索时长、结果多样性和鲁棒性。例如，增大最大演化轮次可能会提高找到更优解的概率，但也会增加计算时间和资源消耗；合理设置种群数量和岛屿数量可以在保证演化效率的同时，维持解的多样性。当任务达到最大演化次数时，系统将自动停止演化。
- 最大演化次数：该参数决定算法最多迭代多少代后终止。当您希望得到更高质量的最优解时，可适当提升演化次数，但也会带来更长的运行时间。该参数的取值范围是[10,1000],一般问题建议您在[200,600]中取值。
- 种群规模：表示全局基因库的数量。该参数取值范围是[10,200]。
- 岛屿数量：表示同时演化的多个独立种群数量。各岛屿会周期性交换个体，以提升种群多样性和全局搜索能力。该参数取值范围为[2,8]。

为确保每个岛屿具备足够的演化个体，请合理设置种群规模与岛屿数量的比例。每个岛屿的种群数=种群规模/岛屿数量，一般推荐每个岛屿至少包含 20 个体，过小的个体数可能导致算法早期收敛、缺乏多样性，不利于获得最优解。

在本次案例中，最大演进次数是100次，种群规模是50，岛屿数量是4。

4.消耗积分确认：在弹出的提示框中核对任务的预计消耗与当前可用积分，确认余额充足后点击“确认启动”即可正式开启任务。

5.可行性判定：在开始优化之前，系统会对任务进行全面的可行性判定，检查待优化算法是否可执行、任务配置是否合理、资源是否充足等。这个过程大约需要1 - 2分钟，请您耐心等待系统给出判定结果。

第二步：任务执行

算法演化与实时观测：可行性判断通过后您即可正式进入算法演化阶段。系统将按照您设定的参数和优化策略，对算法进行持续迭代优化。在“迭代演化”界面中，您可以实时查看演化路径和进度，了解算法在当前轮次下的优化情况和性能提升。同时，在任务执行的任意进程中，您都可以单击左侧排名节点或演化树的具体节点，“在IDE中查看“跳转到IDE Tab查看代码详情，深入分析算法的优化过程和实现逻辑，以便及时发现问题并进行调整。