本研究提出了AutoOpt框架，旨在优化设计元启发式算法，包含算法评估标准和设计决策空间。实测结果表明其有效性。同时，研究探讨了无监督元学习算法与自动化架构搜索的结合效果，以及深度生成式自编码器在数据表示学习中的应用，展示了这些方法在机器学习管道优化和天气预报中的潜力。