Automated Algorithmic Discovery for Scientific Computing through LLM-Guided Evolutionary Search: A Case Study in Gravitational-Wave Detection
He Wang, Liang Zeng
计算科学发现越来越依赖于算法来处理复杂的数据和识别有意义的模式 - 但在引力波信号识别方面面临着持续的挑战。 虽然现有的算法方法,如匹配过滤(MF)和深度神经网络(DNN)取得了部分成功,但它们的局限性直接源于基本限制:MF的过度计算需求源于对预定义理论波形模板的依赖,而DNN的黑箱架构模糊了决策逻辑并引入了隐藏的偏见。 我们提出了Evolutionary Monte Carlo Tree Search(Evo-MCTS),这是一个框架,通过以领域感知物理约束为指导的系统算法空间探索来解决这些限制。 我们的方法将树结构搜索与进化优化和大型语言模型启发式相结合,以创建可解释的算法解决方案。 我们的Evo-MCTS框架显示出实质性的改进,比MLGWSC-1基准数据集上最先进的引力波检测算法提高了20.2%。 高性能算法变体始终超过阈值。 该框架生成人类可解释的算法路径,揭示不同的性能模式。 除了性能改进之外,我们的框架还发现了新的算法组合,从而建立了一个可转移的方法,用于跨计算科学领域的自动化算法发现。
Automated algorithm discovery in scientific computing faces fundamental challenges: vast design spaces with expensive evaluations, domain-specific physical constraints requiring expert knowledge, and the necessity for interpretable solutions that scientists can validate and understand. We present the Evo-MCTS (Evolutionary Monte Carlo Tree Search) framework, integrating large language models (LLMs) with tree-structured evolutionary search for interpretable algorithm discovery. Evo-MCTS combines ...