T-GADE：热力学选择驱动的大模型结构化产物演化

将进化计算与大语言模型（LLM）结合需控制种群多样性及生成能力。在LLM输出中，具有明确结构的输出（如描述配对代码）被称为结构化产物；本文简称为产物。我们提出T-GADE，通过引入基于LLM的遗传算子和产物级多样性评估，扩展热力学遗传算法以进化此类产物。一个通用的自由能目标支持代际更新和稳态更新，其中Fermi型占据排除重复基因型，Bose型占据允许重复。我们推导出单成员移除的精确条件，并恢复了《进化启发式》（EoH）中零温生存规则的条件。在EoH论文研究的在线装箱任务中，超额指标为实际bin数量超体积下界的部分。训练超额使用搜索实例，转移超额使用另一bin容量的实例。在T=0.003的代际Bose型T-GADE中，训练超额中位值降低约29%，从1.152%降至0.815%，每配置运行20次（双尾Mann-Whitney检验p=0.042，Cliff's δ=0.378）。其两个最终排名最高的候选中，验证选择的转移超额中位值达到EoH的0.496%。结果表明，热力学选择和基于验证的保留产物使用具有实际价值。