要進一步提高Ensemble Kalman Diffusion Guidance (EnKG) 方法的計算效率，可以考慮實施自適應粒子數量調整策略。這種策略可以根據當前優化過程的需求動態調整粒子的數量，從而在保持預測準確性的同時減少計算負擔。具體而言，可以根據以下幾個方面進行調整：
優化景觀的複雜性：在優化過程中，當發現粒子之間的距離較小或收斂速度較快時，可以減少粒子數量；反之，當優化過程顯示出較大的不確定性或多樣性時，則可以增加粒子數量。這樣的自適應策略可以有效地利用計算資源，避免不必要的計算。
基於性能的調整：根據每次迭代的性能指標（如相對L2誤差）來調整粒子數量。如果某一迭代的性能顯著提高，則可以考慮減少粒子數量；如果性能未見改善，則增加粒子數量以探索更廣泛的解空間。
並行計算：由於EnKG方法本身是基於粒子的，這使得其在計算上具有良好的並行性。可以利用多核處理器或分佈式計算資源來同時處理多個粒子的更新，進一步提高計算效率。
通過這些方法，EnKG可以在保持其強大性能的同時，顯著提高計算效率，特別是在處理高維度和複雜的逆問題時。