RefineEvo 是一种用于自动启发式设计的全新进化框架，它将过程从静态试错转变为规划引导、经验驱动的系统。它利用规划器动态调度进化算子，并利用反思器将经验提炼到包含正面见解和负面陷阱的双向经验池中。
- 规划器根据当前状态适应搜索工具以应对不断变化的问题复杂度。
- 反思器用轨迹感知、情境条件化的见解填充池以供重用。
- 实验表明在经典组合优化基准测试中持续优于强大的基线模型。
- 该系统在提高令牌效率的同时实现了更优的解质量。
RefineEvo 通过利用历史搜索经验来指导生成，从而实现更高效和自主的启发式设计。