EvoX-Ökosystem
Eine Sammlung von Bibliotheken, Tools und Projekten zur Beschleunigung von Berechnungs- und Optimierungsforschung.
EvoCmo
Ein vollständig tensorisierter, GPU-beschleunigter populationsbasierter evolutionärer Algorithmus zur effizienten Lösung von restringierten Mehrzieloptimierungsproblemen (CMOPs).
EvoGit
Ein dezentrales Multi-Agenten-Framework, das Softwareentwicklung als kollaborativen, evolutionären Prozess neu definiert.
EvoGO
Ein vollständig datengetriebenes Framework für Black-Box-Optimierung, das manuelle heuristische Operatoren durch das Erlernen von Suchverhalten aus historischen Daten ersetzt.
EvoGP
Ein vollständig GPU-beschleunigtes Framework für baumbasierte genetische Programmierung (TGP), aufgebaut auf PyTorch.
EvoMO
Eine GPU-beschleunigte Bibliothek für evolutionäre Mehrzieloptimierung (EMO) mittels fortgeschrittener Tensorisierung.
EvoNAS
Ein Framework für die neuronale Architektursuche, implementiert mit PyTorch. Es unterstützt das Training von Supernetzwerken, die evolutionäre Mehrzieloptimierung und die nahtlose Integration in moderne Computer-Vision-Trainingspipelines.
EvoRL
Ein vollständig GPU-beschleunigtes Framework für evolutionäres Reinforcement Learning.
EvoX
Ein verteiltes, GPU-beschleunigtes Framework für evolutionäre Berechnungen, kompatibel mit PyTorch.
EvoXBench
Eine Plattform für sofortiges Benchmarking von evolutionären Mehrzieloptimierungs-Algorithmen (EMO) in der neuronalen Architektursuche (NAS).
iStratDE
Ein GPU-beschleunigtes Differential Evolution Framework, das die Leistung durch Strategievielfalt auf individueller Ebene verbessert.
MetaDE
Ein fortgeschrittenes evolutionäres Framework, das Strategien und Hyperparameter der Differentiellen Evolution dynamisch optimiert.
TensorNEAT
Eine JAX-basierte Bibliothek für NeuroEvolution of Augmenting Topologies (NEAT) Algorithmen.