🌟🌟🌟 算法 最优化算法 解决一大类问题 量化交易 神经网络
探索 神经进化（Neuroevolution）在高维特征空间下的应用，结合 transformer架构构建适应度模型，基于 A100 集群实现大规模进化优化，为复杂策略搜索与结构优化任务提供了前沿方法储备。
项目介绍
🔥 项目背景：传统遗传算法在低维特征规则挖掘中效果良好，但在面对高维复杂特征空间时，表现出搜索效率低、收敛速度慢的问题，难以满足实际业务需求。
🚀 解决方案：探索结合神经网络与进化算法的神经进化（Neuroevolution）方法，基于最新Transformer架构设计适应度评价模型，并利用 8颗英伟达 A100 GPU 进行大规模训练与进化优化。项目搭建了完整的实验流程，包括目标定义、训练过程监控、模型进化与策略评估。
🎯 项目效果：成功实现了神经进化算法在高维特征空间的训练与优化，技术验证阶段跑通全部流程，具备一定泛化能力。由于实际业务需求变化，策略未进入实盘应用，但本项目为后续高维特征挖掘方法探索积累了重要经验。
这个方法适合解决具备明确目标但缺乏梯度信息或搜索空间不规则的优化类问题（比如游戏中自动学习过关策略、量化因子的组合优化等）。它融合了进化算法的全局搜索能力与神经网络的非线性表达能力，适用于复杂环境中的结构优化与策略演化任务。