Einerseits ist evolutionaere Berechnung in der realen Forschung und im Ingenieurwesen aeusserst leistungsfaehig, aber schwer anzuwenden. Andererseits werden die Faehigkeiten von GPUs immer leistungsstaerker, doch es ist schwierig, ihre Leistung bei evolutionaeren Berechnungsaufgaben voll auszuschoepfen.
Wir brauchen eine wirklich moderne Loesung: native GPU-Unterstuetzung, modulare Architektur, klare Schnittstellen, sofortige Einsatzbereitschaft und anpassbare Skalierbarkeit. Das ist EvoX — eine evolutionaere Berechnungs-Engine fuer die Zukunft.
Um Benutzern den schnellen Einstieg zu ermoeglichen, hat das EvoX-Team das “EvoX Einsteiger-Tutorial” veroeffentlicht. Das Tutorial besteht aus 8 Kapiteln und deckt alles von den Grundlagen bis zur fortgeschrittenen praktischen Anwendung ab. Es fuehrt Sie Schritt fuer Schritt durch die Ausfuehrung evolutionaerer Algorithmen auf einer GPU.
Vollstaendige Tutorial-Ressourcen
Chinesisches Online-Tutorial:
EvoX Beginners Tutorial - EvoX Document
Chinesisches PDF-Tutorial:
Bitte treten Sie der QQ-Gruppe bei, um es zu erhalten: 297969717
Als Naechstes fuehren wir Sie in nur 10 Minuten durch den gesamten Prozess von der Installation bis zur Ausfuehrung.
Schritt 1: Umgebung einrichten
Oeffnen Sie Ihr Terminal und erstellen Sie eine saubere Python-Umgebung:
Sie koennen auch Ihr bevorzugtes Werkzeug verwenden, um eine saubere Python-Umgebung zu erstellen.
Schritt 2: PyTorch und EvoX installieren
Pruefen Sie, ob die GPU verfuegbar ist:
Schritt 3: Ihren ersten evolutionaeren Algorithmus ausfuehren
Was macht das? Es kombiniert einen Algorithmus (PSO), ein Problem (Ackley) und einen Monitor (EvalMonitor) ueber eine Standardschnittstelle. EvoX kuemmert sich um die gesamte Parallelisierung, Beschleunigung und Ueberwachung!
Schritt 4: Die Konvergenzkurve zeichnen
Nur eine Zeile genuegt:
Sehen Sie diese absteigende Kurve? Das ist die Trajektorie, auf der sich Ihr evolutionaerer Algorithmus dem Ziel naehert, und der Weg, den er nimmt, um die unbekannte Welt zu erkunden.
Schritt 5: Erweiterungen ausprobieren
Wenn “nur ein Ackley ausfuehren” nicht ausreicht, koennen Sie:
· PSO durch GA, DE, CMA-ES, NSGA-II, RVEA ersetzen… · Ackley durch Rastrigin, Griewank, CEC2022 ersetzen · Zu einem mehrkriteriellen Problem wechseln, indem Sie n_objs >= 2 setzen · Ihre eigene Logik mit MyProblem und MyAlgorithm implementieren · PyTorch-Modelle oder Reinforcement-Learning-Umgebungen (Gym, Brax, MuJoCo Playground) einbinden
Ob Hyperparameter-Tuning, Architektursuche, Neuroevolution oder Steuerungsstrategieoptimierung — EvoX bewaeltigt alles mit Leichtigkeit.
Warum EvoX waehlen?
Danksagung
Dieses Tutorial wurde von Boqing Xu, Xinmeng Yu, Bowen Zheng und Xinyao Li verfasst. Beichen Huang war fuer die Zusammenstellung, Bearbeitung und Online-Veroeffentlichung des Tutorials verantwortlich.
Wir danken aufrichtig jedem Mitglied der EvoX-Community. Es sind unsere gemeinsamen Anstrengungen, die es EvoX ermoeglichen, sich stetig weiterzuentwickeln.
Open-Source-Code / Community-Ressourcen
Paper:
https://arxiv.org/abs/2503.20286
GitHub:
https://github.com/EMI-Group/evomo
Upstream-Projekt (EvoX):
https://github.com/EMI-Group/evox
QQ-Gruppe: 297969717
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EvoMO basiert auf dem EvoX-Framework. Wenn Sie mehr ueber EvoX erfahren moechten, lesen Sie gerne den offiziellen Artikel ueber EvoX 1.0, der auf unserem WeChat-Konto veroeffentlicht wurde.
