FunSearch 项目使用教程

FunSearch 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

FunSearch 项目的目录结构如下：

funsearch/
├── admissible_set/
├── bin_packing/
├── cap_set/
├── corner_free_set/
├── cyclic_graphs/
├── implementation/
├── .gitignore
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
└── README.md

目录介绍

• admissible_set: 包含由 FunSearch 发现的构造大型可容许集的函数，并提供这些可容许集的数值格式。
• bin_packing: 包含 FunSearch 发现的在线一维装箱问题的启发式算法，并提供一个评估套件以重现论文中报告的结果。
• cap_set: 包含由 FunSearch 发现的构造大型 cap 集的函数，并提供这些 cap 集的数值格式。
• corner_free_set: 包含在补充信息中描述的角落自由问题的组合退化约束下发现的索引集，以数值格式提供。
• cyclic_graphs: 包含由 FunSearch 发现的构造强积循环图中大型独立集的函数，并提供这些集的数值格式。
• implementation: 包含进化算法的实现、代码操作例程以及 FunSearch 管道的单线程实现。不包含用于生成新程序的语言模型、执行不受信任代码的沙箱，也不包含用于在分布式系统上运行 FunSearch 的基础设施。
• .gitignore: Git 忽略文件。
• CONTRIBUTING.md: 贡献指南。
• LICENSE: 许可证文件。
• README.md: 项目介绍文件。

2. 项目启动文件介绍

FunSearch 项目没有明确的“启动文件”，因为该项目主要由 Jupyter Notebook 文件组成，每个 Notebook 文件对应一个特定的功能模块。以下是各个模块对应的 Notebook 文件：

• cap_set: cap_set.ipynb
• admissible_set: admissible_set.ipynb
• bin_packing: bin_packing.ipynb
• cyclic_graphs: cyclic_graphs.ipynb

这些 Notebook 文件可以在 Google Colab 中打开并运行。

3. 项目的配置文件介绍

FunSearch 项目没有明确的配置文件，因为其主要功能是通过 Jupyter Notebook 文件实现的。项目的配置主要依赖于 Notebook 文件中的代码和参数设置。

配置示例

在 bin_packing.ipynb 中，可能会有类似以下的配置代码：

# 配置参数
max_bins = 100
item_sizes = [10, 20, 30, 40, 50]

这些参数可以在 Notebook 中进行调整，以适应不同的使用场景。

总结

FunSearch 项目是一个由 Google DeepMind 开发的开源项目，主要用于通过大型语言模型进行程序搜索，并发现数学上的新发现。项目结构清晰，功能模块化，适合对数学和程序搜索感兴趣的开发者学习和使用。