Einerseits ist Evolutionary Computation extrem leistungsfähig in der realen Forschung und Technik, jedoch schwierig anzuwenden. Andererseits werden die Fähigkeiten von GPUs immer leistungsfähiger, aber es ist schwierig für sie, ihre Leistung in Aufgaben der evolutionären Berechnung voll auszuschöpfen.
Wir brauchen eine wirklich moderne Lösung: native GPU-Unterstützung, modulare Architektur, klare Schnittstellen, sofortige Einsatzbereitschaft (Out-of-the-Box) und anpassbare Skalierbarkeit. Das ist EvoX – eine Engine für evolutionäre Berechnungen für die Zukunft.
Um Benutzern den schnellen Einstieg zu erleichtern, hat das EvoX-Team das „EvoX Beginner’s Tutorial“ veröffentlicht. Das Tutorial besteht aus 8 Kapiteln, die alles von den Grundlagen bis zur fortgeschrittenen praktischen Anwendung abdecken und Sie Schritt für Schritt anleiten, wie Sie evolutionäre Algorithmen auf einer GPU ausführen.
Vollständige Tutorial-Ressourcen
Chinesisches Online-Tutorial:
EvoX Einsteiger-Tutorial - EvoX Dokumentation
Chinesisches PDF-Tutorial:
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Als Nächstes führen wir Sie in nur 10 Minuten durch den gesamten Prozess von der Installation bis zum Betrieb.
Schritt 1: Einrichtung der Umgebung
Öffnen Sie Ihr Terminal und erstellen Sie eine saubere Python-Umgebung:
Sie können auch Ihr bevorzugtes Tool verwenden, um eine saubere Python-Umgebung zu erstellen.
Schritt 2: Installation von PyTorch und EvoX
Überprüfen Sie, ob die GPU verfügbar ist:
Schritt 3: Führen Sie Ihren ersten evolutionären Algorithmus aus
Was bewirkt das? Es stellt einen Algorithmus (PSO), ein Problem (Ackley) und einen Monitor (EvalMonitor) über eine Standardschnittstelle zusammen. EvoX kümmert sich um die gesamte Parallelisierung, Beschleunigung und Überwachung!
Schritt 4: Plotten der Konvergenzkurve
Nur eine Zeile reicht aus:
Sehen Sie diese absteigende Kurve? Das ist die Trajektorie, auf der sich Ihr evolutionärer Algorithmus dem Ziel nähert, und der Pfad, den er nimmt, um die unbekannte Welt zu erkunden.
Schritt 5: Versuchen Sie eine Erweiterung
Wenn „nur einen Ackley auszuführen“ nicht befriedigend ist, können Sie:
· PSO gegen GA, DE, CMA-ES, NSGA-II, RVEA austauschen… · Ackley gegen Rastrigin, Griewank, CEC2022 austauschen · Zu einem mehrzieligen Problem wechseln, indem Sie n_objs >= 2 setzen · Ihre eigene Logik mit MyProblem und MyAlgorithm implementieren · Verbindung mit PyTorch-Modellen oder Reinforcement-Learning-Umgebungen herstellen (Gym, Brax, MuJoCo Playground)
Ob Hyperparameter-Tuning, Architektursuche, Neuroevolution oder Optimierung von Steuerungsstrategien – EvoX bewältigt alles mit Leichtigkeit.
Warum EvoX wählen?
Danksagung
Dieses Tutorial wurde von Boqing Xu, Xinmeng Yu, Bowen Zheng und Xinyao Li verfasst. Beichen Huang war für die Zusammenstellung, Bearbeitung und Online-Veröffentlichung des Tutorials verantwortlich.
Wir danken jedem Mitglied der EvoX-Community aufrichtig. Es sind unsere gemeinsamen Anstrengungen, die es EvoX ermöglicht haben, sich 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 baut auf dem EvoX-Framework auf. Wenn Sie daran interessiert sind, mehr über EvoX zu erfahren, schauen Sie sich gerne den offiziellen Artikel zu EvoX 1.0 an, der auf unserem öffentlichen WeChat-Konto veröffentlicht wurde, um weitere Details zu erhalten.
