Was ist neu in EvoX 1.0.0?
- Volle PyTorch-Kompatibilitaet: EvoX integriert sich jetzt nahtlos in das PyTorch-Oekosystem und erleichtert die Anwendung von evolutionaeren Algorithmen (EAs) in Neural Architecture Search (NAS), Reinforcement Learning (RL) und Meta-Learning mehr denn je.
- Verteilte GPU-Beschleunigung: Fuer grosse Berechnungen konzipiert, nutzt EvoX PyTorch fuer eine 100-fache Beschleunigung auf heterogener Hardware (CPUs, GPUs, Multi-Node-Cluster).
- Umfangreiche Algorithmen-Bibliothek: Enthaelt ueber 50 evolutionaere Algorithmen, darunter GA, DE, PSO, CMA-ES, MOEAs (NSGA-II, RVEA, MOEA/D usw.) sowie modernste Meta-Evolutionsmethoden.
- RL- und Physik-Engine-Unterstuetzung: Kompatibel mit Brax und Reinforcement-Learning-Umgebungen, was Evolutionary Reinforcement Learning (ERL) Anwendungen ermoeglicht.
- Ueber 100 Benchmark-Probleme: Deckt einkriterielle und mehrkriterielle Optimierung sowie reale Ingenieurprobleme ab.
- Anpassbar und skalierbar: Unterstuetzt flexible Problemdefinitionen, Echtzeit-Datenstreaming und skalierbare verteilte Workflows.
Bruecke zwischen evolutionaerer Berechnung und Deep Learning
EvoX 1.0.0 stellt einen bahnbrechenden Schritt bei der Verschmelzung von evolutionaeren Algorithmen mit modernen Deep-Learning-Frameworks dar. Die Integration mit PyTorch ermoeglicht es Forschern und Praktikern, gradientenbasiertes Lernen mit evolutionaerer Suche zu kombinieren und neue Moeglichkeiten in der KI-getriebenen Optimierung, automatisiertem maschinellem Lernen (AutoML) und komplexen Entscheidungssystemen zu erschliessen.
Open Source und Community-getrieben
EvoX ist jetzt auf GitHub verfuegbar: https://github.com/EMI-Group/EvoX