{"componentChunkName":"component---src-templates-acg-portal-new-template-tsx","path":"/umpa27p3g","result":{"data":{"markdownRemark":{"html":"

产品简介

\n

什么是百度伐谋·管理平台

\n

【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。

\n

\"image(1).png\"

\n

核心优势

\n\n

百度伐谋·管理平台的特点

\n\n

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。

\n\n

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。

\n\n

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。

\n\n

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。

\n

解决痛点

\n\n

赋能客户

\n\n

快速入门

\n

百度伐谋·管理平台使用流程

\n

“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：

\n

\"2(1).png\"

\n

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。

\n

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\n\n\nd\n\nm\na\nx\n\n\n\n与最小距离\n\n\nd\n\nm\ni\nn\n\n\n\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。

\n

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。

\n

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\nR\n=\n\n12.889230201\n\n，超越 AlphaEvolve 的历史最优纪录 \nR\n=\n\n12.889266112\n\n 。

\n

\"3.png\"

\n

百度伐谋·管理平台在点距离比优化问题\n(\nd\n=\n2\n,\nn\n=\n16\n)\n上的结果。

\n

第一步：任务配置

\n

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）。

\n

\"4.png\"

\n

\"5.png\"

\n

2.基础资源准备：

\n\n

\"6.png\"

\n\n

\"7.png\"

\n

\"8.png\"

\n

3.补充背景与参数设定：

\n\n

\"9.png\"

\n

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：

\n\n
\n
\n
\n Plain Text\n \n
\n
\n 
1### Task  \n2\n3You need to improve an algorithm that constructs optimal point configurations in 2D space to minimize the ratio between maximum and minimum pairwise distances.\n4\n5**Requirements**:\n61. **Implement a construction algorithm** that places exactly 16 points in 2D space\n72. **Minimize the objective function**: R = d_max / d_min\n83. **Provide a `run_construction()` function** that returns the coordinates of the 16 points and the achieved ratio\n9\n10**Target**: AlphaEvolve has achieved 16 points with ratio ≈ √12.889266112. Your goal is to exceed this results.\n11\n12### Mathematical Background\n13\n14The problem involves finding 16 points in 2-dimensional space ℝ² such that the ratio R = d_max / d_min is minimized, where:\n15- d_max is the maximum pairwise distance between any two points\n16- d_min is the minimum pairwise distance between any two points\n17- The goal is to minimize R = d_max / d_min\n18\n19### Optimization Methods\n20\n21You could consider several approaches for constructing optimal point configurations:\n22\n231. **Incremental Construction**: Add points one by one, optimizing the position of each new point to minimize the current ratio\n242. **Planned Construction**: Use certain systematic approaches to place points optimally\n253. **Hybrid Approaches**: Combine incremental and planned methods for better results\n26\n27NOTE: You should only change the content between # EVOLVE-BLOCK-START and # EVOLVE-BLOCK-END!
\n
\n
\n
\n \n

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：

\n\n
\n
\n
\n Plain Text\n \n
\n
\n 
1### Task\n2简洁描述目标任务 + 输出目标 + 优化目标函数\n3\n4### Requirements\n51. 输入/输出格式要求（点数、函数名等）\n62. 约束条件（例如只允许二维、点不可重合等）\n73. 评估标准（例如 R 值最小）\n8\n9### Target (Baseline Performance)\n10已知优秀结果 / 系统基准，用于比较算法优劣\n11\n12### Mathematical Background\n13形式化数学目标，定义目标函数、变量、度量指标\n14\n15### Optimization Strategies (optional)\n16提供可选策略建议（增量法、构造法、进化算法、几何启发等）
\n
\n
\n
\n \n\n

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。

\n

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。

\n

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。

\n

\"10.png\"

\n

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。

\n

\"11.png\"

\n

第二步：任务执行

\n

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。

\n

\"12.png\"

\n

\"13.png\"

\n

第三步：任务完成

\n

任务终止与报告生成：当任务达到您预设的最大演进次数后，系统将自动停止演化，标志着任务圆满完成。此时，系统会生成一份详细的洞察报告，该报告涵盖了算法优化过程中的各项关键数据、性能指标变化情况以及最终的优化结果。通过这份报告，您可以全面了解算法优化的效果和价值，为后续的业务决策提供有力支持。

\n

\"14.png\"

","fields":{"slug":"umpa27p3g","title":"产品介绍","date":"2026-05-21","extractedHeadings":[]},"headings":[{"value":"产品简介","depth":1},{"value":"什么是百度伐谋·管理平台","depth":2},{"value":"核心优势","depth":2},{"value":"百度伐谋·管理平台的特点","depth":2},{"value":"解决痛点","depth":2},{"value":"赋能客户","depth":2},{"value":"快速入门","depth":1},{"value":"百度伐谋·管理平台使用流程","depth":2},{"value":"第一步：任务配置","depth":3},{"value":"第二步：任务执行","depth":3},{"value":"第三步：任务完成","depth":3}]}},"pageContext":{"isCreatedByStatefulCreatePages":false,"slug":"umpa27p3g","prev":{"id":"Kmp2heydb","name":"百度伐谋·产业决策智能体","path":"Kmp2heydb","filePath":"百度伐谋·产业决策智能体/实践案例.md","seo":null,"parentIds":["Imp2fsc3y"],"parents":[{"id":"Imp2fsc3y","documentId":"b14511e9-6f35-4e5f-b33e-ec6e0116c287","name":"百度伐谋·产业决策智能体","repoName":"FAMOU","filePath":"百度伐谋·产业决策智能体","disabled":false,"path":"Imp2fsc3y","lastMergeTime":null,"isApiDoc":null,"httpMethod":null,"seo":null,"sourceOrgName":null,"sourceRepoName":null,"sourceDocumentId":""}]},"next":{"id":"dmpa29ooy","name":"技术框架","path":"dmpa29ooy","filePath":"百度伐谋·管理平台/技术框架.md","seo":null,"parentIds":["Dmpa25tgl"],"parents":[{"id":"Dmpa25tgl","documentId":"5874e32a-4991-4d78-a732-700b154e070e","name":"百度伐谋·管理平台","repoName":"FAMOU","filePath":"百度伐谋·管理平台","disabled":false,"path":"Dmpa25tgl","lastMergeTime":null,"isApiDoc":null,"httpMethod":null,"seo":null,"sourceOrgName":null,"sourceRepoName":null,"sourceDocumentId":""}]},"parents":[{"id":"Dmpa25tgl","documentId":"5874e32a-4991-4d78-a732-700b154e070e","name":"百度伐谋·管理平台","repoName":"FAMOU","filePath":"百度伐谋·管理平台","disabled":false,"path":"Dmpa25tgl","lastMergeTime":null,"isApiDoc":null,"httpMethod":null,"seo":null,"sourceOrgName":null,"sourceRepoName":null,"sourceDocumentId":""}],"specificSeo":null}}}